过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 机器学习模型 ...

，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 ...

过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练 ...

作者：我执 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/271727854 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 有哪些原因会导致过拟合？ 数据层面 训练集和测试集的数据分布不一致 ...

深度学习：欠拟合问题的几种解决方案 发布者：AI柠檬博主 ...

机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标 过拟合 ...

在学习李宏毅机器学习的课程中，在第二课中遇到了两个概念：过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)，老师对于这两个概念产生的原因以及解决方案没有提及太多，所以今天就让我们一起学习一下有关这两个名词的概念、如何避免等等。 目录 1.过拟合(overfitting)和欠 ...

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 ...