文件名称:
动手学深度学习03：过拟合与欠拟合区别和解决方案
开发工具:
文件大小: 102kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：问题：拿到一个图，不怎么怎么区分是过拟合还是欠拟合
图1：
图2：
图3：
1.观察图：
图1：train loss>>test loss 训练误差（10^3）较大
图2：test loss >> train loss 训练误差（10^1）较小
图3: test loss = train loss
2.得出：
图1 模型训练还没得到较好结果，因此欠拟合
图2 模型训练取得较好结果，但是模型测试结果不好，因此过拟合
图3 训练和测试同分布，正常
影响拟合的因素：模型复杂度和训练数据集大小
给定数据集，模型复杂度与误差之间的关系：
训练数据集大小
一般来说，
如果训练数据集中
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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