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（九）过拟合和欠拟合
过拟合和欠拟合是在网络训练中常常碰到的问题 过拟合 overfit ：训练误差小，但是对于测试集上的误差很大。可能模型过于复杂，训练中只 记住 了训练样本，然而其泛化误差却很高。 欠拟合 underfit ：训练误差很大，无法找到合适的函数描述数据集 下面介绍这两种情况下常用的一些trick方法 如何防止过拟合 过拟合的原因基本是特征维度太多，模型过复杂，参数太多，训练数据太少，噪声过多等，导致拟 ...
2018-08-17 18:53 0 1247 推荐指数：
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