深度学习: 过拟合 (overfitting)

Introduction 过拟合，overfitting，指的是 模型 对训练数据的 抽样误差 也进行了 很好的拟合 ，是一种 无监督下 的 矫枉过正 。 好比自动吸尘机器人帮你把家里的灰尘清干净了，然后顺道把你丢地上的臭袜子也一块吸了进去。。。 在机器学习和深度学习中，过拟合 是 泛化能力 的天敌。 症状 训练集上表现好，验证集上表现差： 上图中，验证误差 开始回升 的时间点，就是 过拟合的 开

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