https://index.zshipu.com/geek/tags/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96/ Recent content in 正则化 on 知识铺的博客 Hugo -- gohugo.io zh-CN Tue, 15 Mar 2022 09:58:42 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E8%83%BD%E5%A4%9F%E7%BC%93%E8%A7%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BF%87%E6%8B%9F%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%BD%BF%E5%BE%97%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9B%B4%E7%AE%80%E5%8D%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:58:42 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E8%83%BD%E5%A4%9F%E7%BC%93%E8%A7%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BF%87%E6%8B%9F%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%BD%BF%E5%BE%97%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9B%B4%E7%AE%80%E5%8D%95/ 公众号：月来客栈，欢迎关注！微信： nulls8 模型产生过拟合的现象表现为： 在训练集上误差较小，而在测试集上误差较大。并且笔者还说到，之所以产生过拟合现象是由于训练数据中存在一定的噪音，而我们为了尽可能的做到拟合每一个样本点（包括噪音），往往就会使用复杂的模型。最终使得训练出来的模型很大程度 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%8A%E7%9B%91%E7%9D%A3%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B0%8F%E7%BB%93%E7%B1%BB%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%92%8C%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96/ Tue, 15 Mar 2022 09:20:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%8A%E7%9B%91%E7%9D%A3%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B0%8F%E7%BB%93%E7%B1%BB%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%92%8C%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96/ 作者丨陈家铭 学校丨中山大学硕士生 研究方向丨半监督深度图像分类 本文来源： PaperWeekly 协同训练 Co-training Co-training 是基于分歧的方法，其假设每个数据可以从不同的角度（view）进行分类，不同角度可以训练出不同的分类器，然后用这些从不同角度训练出来的分类器对无标签样本进行分类，再选出认为可信的无标签样本加入训练集