面试帖

什么是欠拟合，什么是过拟合？   解决过拟合的方法？  解决过拟合的方法： 提前终止（当验证集上的效果变差的时候） L1和L2正则化 Dropout 增加噪声 数据集增扩 结合多种模型 L1和L2正则化的区别 L1、L2正则化是通过修改代价函数来解决过拟合问题。 正则化是用来解决过拟合问题的，过拟合指的是当一个模型过为复杂之后，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”

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