对过拟合和欠拟合的理解以及解决办法

前言   不管是在深度学习还是在机器学习中训练的模型存在着过拟合和欠拟合的现象，而且这种现象或多或少可能都是难以避免的。在介绍拟合和欠拟合之前我们先来了解一下其他几个概念。“误差”(偏差)：训练得到的模型实际预测输出和样本的真实输出之间的差异叫做误差。方差：描述的是模型实际的预测输出的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散;“泛化误差”：模型在训练集上得到的误差叫做

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