过拟合,欠拟合 在模型的评估和调整过程中,往往会遇到过拟合和欠拟合的问题,这也是及其学习中的经典问题,但在目前的任务中仍然会出现过拟合等问题,对于常用的解决方法,总结如下。 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 模型选