深度學習中過擬合、欠擬合問題及解決方案
，然后使用該模型去擬合未來的數據。 在我們機器學習和深度學習的訓練過程中，經常會出現過擬合和欠擬合的現象。訓 ...
原文：深度學習中 --- 解決過擬合問題（dropout, batchnormalization）
過擬合，在Tom M.Mitchell的 Machine Learning 中是如何定義的：給定一個假設空間H，一個假設h屬於H，如果存在其他的假設h 屬於H,使得在訓練樣例上h的錯誤率比h 小，但在整個實例分布上h 比h的錯誤率小，那么就說假設h過度擬合訓練數據。 也就是說，某一假設過度的擬合了訓練數據，對於和訓練數據的分布稍有不同的數據，錯誤率就會加大。這一般會出現在訓練數據集比較小的情況。 ...
2016-06-12 11:15 1 5936 推薦指數：
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