深层神经网络——过拟合问题

损失函数是用于优化训练数据。然而真实的应用中想要的并不是让模型尽量模拟训练数据的行为，而是希望通过训练出来的模型对未知的数据给予判断。模型在训练数据上的表现并不一定代表了它在未知数据上的表现。 过拟合就是导致这个差距的重要因素，所谓过拟合就是当一个模型郭伟复杂之后，它可以很好的“记忆”每一个训练数据中随机噪音的部分而忘记了要去“学习”训练数据中的通用趋势。 比较极端的例子就是，当模型中的参数比训练

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