在训练机器学习模型的过程中,解决High bias 和High variance 的过程:

是否存在High bias ?

  • 增加网络结构,如增加隐藏层数目;
  • 训练更长时间;
  • 寻找合适的网络架构,使用更大的NN结构;

是否存在High variance?

  • 获取更多的数据;
  • 正则化( regularization);
  • 寻找合适的网络结构;

在大数据时代,深度学习对监督式学习大有裨益,使得我们不用像以前一样太过关注如何平衡偏差和方差的权衡问题,通过以上方法可以使得再不增加另一方的情况下减少一方的值。

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