区块链技术为什么对机器学习模型至关重要
关键字： 当与区块链数据集一起使用时，机器学习模型往往会过拟合。
什么是过度拟合以及如何解决？
乍一看，使用机器学习来分析区块链数据集的想法听起来非常吸引人，但这是充满挑战的道路。
在这些挑战中，当将
当与区块链数据集一起使用时， 机器学习 模型往往会过拟合。
在这些挑战中，当将机器学习方法应用于区块链数据集时，缺少 标记 数据集仍然是要克服的最大难题。
这些局限性导致许多机器学习模型使用非常小的数据样本进行操作，以训练和过度优化那些引起过拟合现象的模型。
今天，我想深入探讨区块链分析中的过度拟合挑战，并提出一些解决方案。
过度拟合被认为是现代 深度学习 应用程序中的最大挑战之一。
从概念上讲，当模型生成的假设过于适合特定数据集的假设而无法适应新数据集时，就会发生过度拟合。
这个过程需要我们使用现有的区块链地址数据集训练模型，我们都知道这不是很常见。
如果我们使用来自Ethe rS can 或其他来源的小型数据集，则该模型可能会过度拟合并做出错误的分类。
使过拟合变得如此具有挑战性的方面之一是很难在不同的深度学习技术中进行概括。
卷积 神经网络 倾向于形成过拟合模式，该模式与观察到的与生成模型不同的递归神经网络不同，该模式可以外推到任何类型的深度学习模型。
由于深度学习主体几乎可以免费产生复杂的假设，因此过拟合的可能性增加了。
因此，深度学习应用程序应尝试在 测试 数据集和应评估的假设之间保持适当的比率。
假设我们正在基于一年的区块链交易构建预测算法。
因为我们不确定要测试哪种机器学习模型，所以我们使用了一种神经架构搜索（ NAS ）方法，该方法针对区块链数据集测试了数百种模型。
假设数据集仅包含一年的交易，则NAS方法可能会产生一个完全适合训练数据集的模型。
支持简单假设
防止深度学习模型过度拟合的概念上琐碎但技术上困难的想法是不断生成更简单的假设。
简单总是更好，不是吗？
但是在深度学习算法的背景下，一个更简单的假设是什么？
如果我们需要将其减少到一个定量因素，我会说深度学习假设中的属性数量与它的复杂度成正比。
简单的假设往往比其他具有大量计算和认知属性的假设更易于评估。
因此，与复杂模型相比，较简单的模型通常不易过拟合。
如果将其应用于较小的区块链（例如Dash或Li te coin），则该模型很可能会过拟合。
偏差/方差余额
相反，如果没有明确的错误模式，则问题在于差异，我们需要更多数据。
根本上，由于缺乏标记数据和训练有素的模型，过度拟合是区块链分析中无所不在的挑战之一。