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上传时间: 2021-01-20
详细说明：过拟合、欠拟合及其解决方案
1.欠拟合和过拟合是在训练过程中产生的现象，它是由训练误差和泛化误差来决定的。
2.训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。
3.泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。
4.在真实的神经网络训练过程中，数据集往往包含训练数据集、测试数据集和验证数据集。顾名思义，训练数据集合测试数据集是用来训练和验证神经网络的，需要注意的是测试数据集不可以用来调参。验证数据集是前两个数据集之外的数据集，通过他可以进行调参和模型选择。
5.k折交叉验证：为了应对训练数据集不够使用的的情况，可以将训练数据分为k份，每次不重复的取一
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