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神经网络中的噪声是什么意思

时间:2024-09-03 09:52:12浏览次数:7  
标签:模型 噪声 意思 high 神经网络 随机 variance low

  在神经网络中,噪声指的是数据或模型中的随机扰动或不准确性,这些扰动可以影响模型的训练和预测结果。

噪声:

表达了在当前任务上学习算法所能达到的期望泛化误差的下界(即模型学习的上限),即刻画了学习问题本身的难度。不可控的错误很难避免,这被称为不可约偏差(irreducible error),即噪声无法通过模型来消除。噪声通常是出现在“数据采集”的过程中的,且具有随机性和不可控性,比如采集用户数据的时候仪器产生的随机性偏差、或者在实验中受到其他不可控因素的干扰等。

图中红色的靶心表示测试样本的真实标记,蓝色的点表示模型在不同训练集上选出的函数的输出。第一列的两个图中,蓝色的点都比较集中,说明模型的稳定性好,也就是方差小;第一行的两个图中,蓝色点的中心都比较靠近红色靶心,说明模型的拟合能力强,也就是偏差小。所以总结如下:
low bias and low variance:又准又稳
low bias and high variance: 准但不稳
high bias and low variance:不准但稳
high bias and high variance:不准又不稳

原文链接:https://blog.csdn.net/yawei_liu1688/articel/details/107790461

噪声可以来自多种来源,例如:

  1. 数据噪声

    • 输入数据中的噪声:在训练数据中可能包含错误标记、不准确的特征、测量误差或外界干扰等,这些都会被视为数据噪声。例如,图像数据中的模糊或伪影。
    • 标签噪声:数据集中标签错误或不准确也会引入噪声,这会影响模型学习到的正确分类规则。
  2. 模型噪声

    • 随机初始化:神经网络的权重通常会随机初始化,这会引入一些初始的噪声。
    • 正则化噪声:像 Dropout 这种正则化方法会在训练过程中随机丢弃一部分神经元,这种方法本身也是一种噪声,但这种噪声是有意引入的,以防止过拟合。
  3. 优化过程中的噪声

    • 随机梯度下降(SGD):在每个迭代中只使用一部分数据进行梯度更新,这会引入一些噪声。尽管这些噪声是随机的,但它有助于跳出局部最优解。

噪声的影响

  • 负面影响:噪声可能会导致模型的训练不稳定、收敛速度变慢,甚至影响模型的最终性能。
  • 正面影响:某些类型的噪声(如Dropout)可以提高模型的泛化能力,避免过拟合。

因此,在神经网络中处理噪声时,需要平衡其正面和负面的影响。

标签:模型,噪声,意思,high,神经网络,随机,variance,low
From: https://blog.csdn.net/2302_79223724/article/details/141828257

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