文件名称:
动手学 task03 过拟合、欠拟合及其解决方案+梯度消失、梯度爆炸+循环神经网络进阶
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文件大小: 50kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：过拟合、欠拟合及其解决方案
过拟合和欠拟合
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。
模型复杂度与过拟合、欠拟合的关系如下图：
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
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