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上传时间: 2021-01-07
详细说明：Pytorch学习第二次打卡
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文章目录Pytorch学习第二次打卡目录过拟合、欠拟合及其解决方案欠拟合过拟合解决方法梯度消失，梯度爆炸卷积神经网络卷积层池化层常见卷积网络
过拟合、欠拟合及其解决方案
欠拟合
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）；
线性函数拟合，如图：
过拟合
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）。训练样本不足，如下图：
给定训练数据集，模型复杂度和误差之间的关系：
欠拟合现象：模型无法达到一个较低的误差
过拟合现象：训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较
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