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—过拟合问题
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，但对新数据的测试集预测结果差。过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。 解决方法： 减少特征维度 正则化，降低参数值。 减少过拟合总结：过拟合 ...
2018-06-20 12:29 0 34363 推荐指数：
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