一、過擬合問題 1.1 問題定義 過擬合（overfitting）是指在模型參數擬合過程中的問題，由於訓練數據包含抽樣誤差，訓練時，復雜的模型將抽樣誤差也考慮在內，將抽樣誤差也進行了很好的擬合。具體表現就是最終模型在訓練集上效果好；在測試集上效果差。模型泛化能力弱。 1.2 出現過擬合的原因 ...

　　關於 Dropout 可以防止過擬合，出處：深度學習領域大神 Hinton，在2012年文獻：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。 　　【Dropout 可以防 ...

解決擬合與過擬合問題的方法： 一、網絡層數選擇 代碼如下： 5種網絡層數的擬合效果如下： 可知網絡層數為1，擬合結果較為合理 二、Dropout的影響 代碼如下： 結果如下圖所示： dropout訓練斷開一定網絡連接，避免過擬合，測試時連接 ...

Underfitting (欠擬合） Overfitting (過擬合） 解決擬合的方法 線性回歸正則化 欠擬合/高偏差（high bias） 過擬合/高方差（high variance） 過擬合與欠擬合也可以用 Bias 與 Variance 的角度來解釋，欠擬合 ...

1、過擬合問題 　　欠擬合：根本原因是特征維度過少，模型過於簡單，導致擬合的函數無法滿足訓練集，誤差較大； 　　　　　　解決方法：增加特征維度，增加訓練數據； 　　過擬合：根本原因是特征維度過多，模型假設過於復雜，參數過多，訓練數據過少，噪聲過多，導致擬合的函數完美的預測訓練集，但對新數據的測試 ...

在訓練數據不夠多，網絡結構很復雜，或者overtraining時，可能會產生過擬合問題。 一般我們會將整個數據集分為訓練集training data、validation data，testing data。這個validation data是什么？它其實就是用來避免過擬合的，在訓練 ...

什么是過擬合？ 在訓練假設函數模型h時，為了讓假設函數總能很好的擬合樣本特征對應的真實值y，從而使得我們所訓練的假設函數缺乏泛化到新數據樣本能力。 怎樣解決過擬合 過擬合會在變量過多同時過少的訓練時發生，我們有兩個選擇，一是減少特征的數量，二是正則化，今天我們來重點來討論 ...

，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 ...