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上传时间: 2021-01-06
详细说明：一 过拟合和欠拟合
当模型的容量过大时，网络模型除了学习到训练集数据的模态之外，还把额外的观测误差也学习进来，导致学习的模型在训练集上面表现较好，但是在未见的样本上表现不佳，也就是模型泛化能力偏弱，我们把这种现象叫作过拟合(Overfitting)。 当模型的容量过小时，模型不能够很好地学习到训练集数据的模态，导致训练集上表现不佳，同时在未见的样本上表现也不佳，我们把这种现象叫作欠拟合(Underfitting)。
当观测到过拟合现象时，可以从新设计网络模型的容量，如降低网络的层数、降低网络的参数量、 添加正则化手段、 添加假设空间的约束等，使得模型的实际容量降低，从而减轻或解决过拟合现象
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