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上传时间: 2021-01-06
详细说明：过拟合与欠拟合
基本概念
过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差。
欠拟合：模型无法得到较低的训练误差。
解决方案
权重衰减
权重衰减等价于 L2L_2L2 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。
丢弃法
多层感知机中神经网络图描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi（i=1,…,5i=1, \ldots, 5i=1,…,5）的计算表达式为
hi=ϕ(x1w1i+x2w2i+x3w3i+x4w4i+bi)
h_i = \phi\left(
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