文件名称:
《动手学pytorch》Task：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络
开发工具:
文件大小: 242kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：一、过拟合和欠拟合
训练误差和测试误差都大，欠拟合 underfitting。模型复杂度不够。
训练误差小于测试误差，过拟合 overfitting。
影响因素之一：训练数据集大小
影响欠拟合和过拟合的另一个重要因素是训练数据集的大小。一般来说，如果训练数据集中样本数过少，特别是比模型参数数量（按元素计）更少时，过拟合更容易发生。此外，泛化误差不会随训练数据集里样本数量增加而增大。因此，在计算资源允许的范围之内，我们通常希望训练数据集大一些，特别是在模型复杂度较高时，例如层数较多的深度学习模型。
过拟合解决方案
增加数据;
正则化；
减少特征维度，features;
优化超参数；
降低模型复
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