深度学习中过拟合、欠拟合问题及解决方案
，然后使用该模型去拟合未来的数据。 在我们机器学习和深度学习的训练过程中，经常会出现过拟合和欠拟合的现象。训 ...
原文：深度学习中 --- 解决过拟合问题（dropout, batchnormalization）
过拟合，在Tom M.Mitchell的 Machine Learning 中是如何定义的：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h 属于H,使得在训练样例上h的错误率比h 小，但在整个实例分布上h 比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 也就是说，某一假设过度的拟合了训练数据，对于和训练数据的分布稍有不同的数据，错误率就会加大。这一般会出现在训练数据集比较小的情况。 ...
2016-06-12 11:15 1 5936 推荐指数：
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