# 过拟合控制
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
模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 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
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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
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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过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象
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
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欠拟合 模型无法得到较低的训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差),这一现象称作欠拟合(underfitting) 过拟合 过
过拟合欠拟合梯度消失梯度爆炸
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