深度學習中“過擬合”的產生原因和解決方法
過擬合定義：模型在訓練集上的表現很好，但在測試集和新數據上的表現很差。 訓練集上的表現 測試集上的表現 結論 不好 不好 欠擬合 好 不好 過擬合 好 ...
原文：淺談深度學習過擬合和解決辦法
什么是過擬合 所謂過擬合 over fitting 其實就是所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證數據集以及測試數據集中表現不佳。 舉個例子： 現在我訓練一個模型來識別狗狗，訓練的數據恰好全是二哈的圖片，結果多次迭代后把二哈的全部特點都識別成狗狗特有的了 比如二哈的顏色 和愛拆家的特點等 。這樣如果我去識別一只金毛的時候則無法識別。這就是過擬合。 簡單的一句話就 ...
2020-06-17 21:59 0 628 推薦指數：
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