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凌逆战
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2020年9月30日
深度学习中“过拟合”的产生原因和解决方法
摘要: 过拟合定义:模型在训练集上的表现很好,但在测试集和新数据上的表现很差。 训练集上的表现 测试集上的表现 结论 不好 不好 欠拟合 好 不好 过拟合 好 好 适度拟合 原因 训练数据集太小,过拟合出现的原因: 模型复杂度过高,参数过多 训练数据比较小 训练集和测试集分布不一致 样本里面的噪声数据干扰过
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posted @ 2020-09-30 17:09 凌逆战
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