一、过拟合问题 1.1 问题定义 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 1.2 出现过拟合的原因 ...

　　关于 Dropout 可以防止过拟合，出处：深度学习领域大神 Hinton，在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。 　　【Dropout 可以防 ...

解决拟合与过拟合问题的方法： 一、网络层数选择 代码如下： 5种网络层数的拟合效果如下： 可知网络层数为1，拟合结果较为合理 二、Dropout的影响 代码如下： 结果如下图所示： dropout训练断开一定网络连接，避免过拟合，测试时连接 ...

Underfitting (欠拟合） Overfitting (过拟合） 解决拟合的方法 线性回归正则化 欠拟合/高偏差（high bias） 过拟合/高方差（high variance） 过拟合与欠拟合也可以用 Bias 与 Variance 的角度来解释，欠拟合 ...

1、过拟合问题 　　欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； 　　　　　　解决方法：增加特征维度，增加训练数据； 　　过拟合：根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试 ...

在训练数据不够多，网络结构很复杂，或者overtraining时，可能会产生过拟合问题。 一般我们会将整个数据集分为训练集training data、validation data，testing data。这个validation data是什么？它其实就是用来避免过拟合的，在训练 ...

什么是过拟合？ 在训练假设函数模型h时，为了让假设函数总能很好的拟合样本特征对应的真实值y，从而使得我们所训练的假设函数缺乏泛化到新数据样本能力。 怎样解决过拟合 过拟合会在变量过多同时过少的训练时发生，我们有两个选择，一是减少特征的数量，二是正则化，今天我们来重点来讨论 ...

，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 ...