# 过拟合风险
ChatGPT过拟合风险预防
数据增强：扩大训练数据集，包含更多样化的样本。
正则化：添加惩罚项，防止模型过度拟合训练数据。
模型选择：选择合适的
过拟合欠拟合
过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 训练误差,模型在训练集合上表现的误差。 泛化误差 ,模型在任意一个数据集上表现出来的误差的期
过拟合与欠拟合
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过拟合欠拟合学习笔记
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过拟合处理方法 – 增加数据集 这是我用三阶函数拟合,但是只给定两个数据训练。可以看出来拟合不好,特点是train的loss能降
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Pytorch之欠拟合和过拟合
Pytorch之欠拟合和过拟合 首先,我们需要区分训练误差( training error)和泛化误差( general