overfit
神经网络优化篇:为什么正则化有利于预防过拟合呢?(Why regularization reduces overfitting?)
为什么正则化有利于预防过拟合呢? 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差,右图是高方差,中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大,深度也不够,但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\),含有参数\(W\),\(b\)。添加正则项,它可 ......
https://avoid.overfit.cn/post/979f42aebee34d8cab04bf591e58d782
在本文中,我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的,那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。我们将用四个不同的图实现不同的布局。 首先使用Import matplotlib行导入必要的库。 https:/ ......
https://avoid.overfit.cn/post/548ad625830a4645beba60a37a2b59d6
本文从数据科学家的角度来研究检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)管道。讨论潜在的“超参数”,这些参数都可以通过实验来提高RAG管道的性能。与本文还将介绍可以应用的不同策略,这些策略虽然不是超参数,但对性能也会产生很大的影响。 本文将介绍以下索引阶段 ......