深度学习中的欠拟合和过拟合简介

时间 2020-07-04

标签深度学习拟合简介繁體版

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一般状况下，当咱们训练机器学习模型时，咱们可使用某个训练集，在训练集上计算一些被称为训练偏差(training error)的度量偏差，目标是下降训练偏差。机器学习和优化不一样的地方在于，咱们也但愿泛化偏差(generalization error)(也被称为测试偏差(test error))很低。泛化偏差被定义为新输入的偏差指望。这里，指望的计算基于不一样的可能输入，这些输入采自于系统在现实中遇

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