文件名称:
14天动手挑战深度学习Pytorch–task3、4、5笔记
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文件大小: 139kb
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上传时间: 2021-01-07
详细说明：一、过拟合以及欠拟合提出以及解决方案
1.欠拟合以及过拟合的概念
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。
2.模型复杂度和训练数据集大小
3补充：在多项式函数拟合实验中用到的torch.cat()函数的用法如下：
torch.cat ( (A, B), dim=0)接受一个由两个（或多个）tensor组
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