动手学习Pytorch(4)--过拟合欠拟合及其解决方案
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 ...
原文：《动手学深度学习》系列笔记 —— 过拟合、欠拟合极其解决方案(权重衰减法、丢弃法)
训练误差和泛化误差 训练误差 training error ：模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差 generalization error ：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，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。 机器学习模型应关注降低泛化误差。 模 ...
2020-02-19 17:13 0 1205 推荐指数：
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过拟合与欠拟合的原因以及解决方案
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 ...