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上传时间: 2021-01-07
详细说明：一、深度学习中的一些常见问题及解决方案
（1）欠拟合
欠拟合即模型无法得到较低的训练误差，导致欠拟合的主要原因是模型复杂度不够，特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。
（2）过拟合
过拟合即模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，导致过拟合的主要原因是模型复杂度过高，特征维度过多，导致拟合的函数完美的经过训练集，但是对新数据的预测结果则较差。
（3）解决方案
1、应对欠拟合问题，即增加其特征维度，优化模型，提升复杂度即可。
2、应对过拟合问题，有两种常见的解决方案：权重衰减和丢弃法：
*权重衰减：等价于 L2范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函
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