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（九）過擬合和欠擬合
過擬合和欠擬合是在網絡訓練中常常碰到的問題 過擬合 overfit ：訓練誤差小，但是對於測試集上的誤差很大。可能模型過於復雜，訓練中只 記住 了訓練樣本，然而其泛化誤差卻很高。 欠擬合 underfit ：訓練誤差很大，無法找到合適的函數描述數據集 下面介紹這兩種情況下常用的一些trick方法 如何防止過擬合 過擬合的原因基本是特征維度太多，模型過復雜，參數太多，訓練數據太少，噪聲過多等，導致擬 ...
2018-08-17 18:53 0 1247 推薦指數：
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