文件名称:
DAY2-《动手学深度学习》(PyTorch版)
开发工具:
文件大小: 179kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：Task03：
过拟合和欠拟合
一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；
另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。
模型复杂度
为了解释模型复杂度，我们以多项式函数拟合为例。给定一个由标量数据特征x和对应的标量标签y组成的训练数据集，多项式函数拟合的目标是找一个K阶多项式函数
来近似 y。在上式中，wk是模型的权重参数，b是偏差参数。与线性回归
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