欠拟合与过拟合
过拟合
说明
过拟合就是训练的时候效果很好损失函数值可以降得很低，但是到测试数据集的时候表现就不那么好了，就是过分依赖于现有训练数据集的特征造成的
训练的损失值低于验证的损失值
方法
降低数据量，正则化（L1,L2），Dropout（把其中的一些神经元去掉只用部分神经元去构建神经网络）
欠拟合
说明
样本不够或者算法不精确，测试样本特性没有学到，不具泛化性，拿到新样本后没有办法去准确的判断
训练的损失值高于验证的损失值
方法
增加训练数据，优化算法
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签名：Smile every day
名字：宏沉一笑
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文章标题:欠拟合与过拟合
文章字数:231
本文作者:宏沉一笑
发布时间:2020-02-15, 17:54:33
最后更新:2023-06-19, 13:58:36
原始链接:https://whghcyx.gitee.io/2020/02/15/AI-2020-2-15-%E6%AC%A0%E6%8B%9F%E5%8C%96%E4%B8%8E%E8%BF%87%E6%8B%9F%E5%8C%96/版权声明: "署名-非商用-相同方式共享 4.0" 转载请保留原文链接及作者。
