動手學習Pytorch(4)--過擬合欠擬合及其解決方案
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 ...
原文：《動手學深度學習》系列筆記 —— 過擬合、欠擬合極其解決方案(權重衰減法、丟棄法)
訓練誤差和泛化誤差 訓練誤差 training error ：模型在訓練數據集上表現出的誤差。 泛化誤差 generalization error ：模型在任意一個測試數據樣本上表現出的誤差的期望，並常常通過測試數據集上的誤差來近似。 計算訓練誤差和泛化誤差可以使用之前介紹過的損失函數，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。 機器學習模型應關注降低泛化誤差。 模 ...
2020-02-19 17:13 0 1205 推薦指數：
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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 ...