偏差和方差
当我们费劲周章不断调参来训练模型时，不可避免地会思考一系列问题，模型好坏的评判标准是什么？改善模型的依据何在？何时停止训练为佳？ 要解决上述问题，我们需要引入偏差和方差这两个概念，理解他们很重要，也是后续了解过拟合、正则化、提早终止训练、数据增强等概念和方法的前提。 一、概念定义 偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会
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