過的損失函數，例如線性回歸用到的平方損失函數和softmax回歸用到的交叉熵損失函數。 機器學習模型 ...

，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 ...

過擬合、欠擬合及其解決方案 過擬合、欠擬合的概念 權重衰減 丟棄法 模型選擇、過擬合和欠擬合 訓練誤差和泛化誤差 在解釋上述現象之前，我們需要區分訓練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。通俗來講，前者指模型在訓練 ...

作者：我執 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/271727854 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 有哪些原因會導致過擬合？ 數據層面 訓練集和測試集的數據分布不一致 ...

深度學習：欠擬合問題的幾種解決方案 發布者：AI檸檬博主 ...

機器學習的基本問題是利用模型對數據進行擬合，學習的目的並非是對有限訓練集進行正確預測，而是對未曾在訓練集合出現的樣本能夠正確預測。模型對訓練集數據的誤差稱為經驗誤差，對測試集數據的誤差稱為泛化誤差。模型對訓練集以外樣本的預測能力就稱為模型的泛化能力，追求這種泛化能力始終是機器學習的目標 過擬合 ...

在學習李宏毅機器學習的課程中，在第二課中遇到了兩個概念：過擬合(overfitting)和欠擬合(underfitting)，老師對於這兩個概念產生的原因以及解決方案沒有提及太多，所以今天就讓我們一起學習一下有關這兩個名詞的概念、如何避免等等。 目錄 1.過擬合(overfitting)和欠 ...

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 ...