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—過擬合問題
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，但對新數據的測試集預測結果差。過度的擬合了訓練數據，而沒有考慮到泛化能力。 解決方法： 減少特征維度 正則化，降低參數值。 減少過擬合總結：過擬合 ...
2018-06-20 12:29 0 34363 推薦指數：
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