文件名称:
动手学深度学习——task3过拟合、欠拟合以及解决方案、梯度消失和梯度爆炸
开发工具:
文件大小: 133kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：过拟合和欠拟合的概念
过拟合：模型训练误差远小于在测试数据集上的误差，也就是说数据在训练时模型的预测效果好，但是在测试的数据上(要预测的新数据)不能很好的进行预测。
欠拟合：模型无法得到较低的训练误差，也就是说，在训练数据的过程中，就不能很好的对数据进行预测。
主要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，以简单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。与线性回归相同，多项式函数拟合也使用平方损失函数。特别地，
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