文件名称:
动手学深度学习PyTorch版 | （3）过拟合、欠拟合及其解决方案
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：文章目录一、过拟合、欠拟合概念二、多项式函数拟合实验2.1 初始化模型参数2.2 定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合（正常）线性函数拟合（欠拟合）训练样本不足（过拟合）2.3 权重衰减L2 范数正则化（regularization）2.4 丢弃法丢弃法从零开始的实现简洁实现小结
一、过拟合、欠拟合概念
训练模型中经常出现的两类典型问题：
欠拟合：模型无法得到较低的训练误差
过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差
在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。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
为了解释模型复
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