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在一个经典的训练过程中，网络的状态往往是从欠拟合“underfitting”到过拟合的“overfitting”。具体来说，在训练阶段的早期，网络会首先去记住那些简单样本，因此在进行梯度更新时，这些简单样本在早期对梯度计算的贡献更大，导致其losses下降得非常快。
过拟合、欠拟合及其解决方案1、预备知识1.1模型选择验证数据集：测试集不可用于模型参数的调试，所以需要从训练数据集中分离出一部分数据作为验证数据集用来调参1.2K折交叉验证目前来说深度学习研究的普遍情况是数据量不够庞大，而我们要把模型数据分成训练集、验证集，这样就会导致...
模型容量和损失之间的关系。垂直紫色线将最佳容量与欠拟合（左）和过拟合（右）分开。当我们欠拟合时，泛化差距会保持不变。当训练和泛化的损失趋于平稳时，就会出现最佳容量。
一、过拟合1.过拟合现象过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。
如何解决欠拟合？欠拟合基本上都会发生在训练刚开始的时候，经过不断训练之后欠拟合应该不怎么考虑了。但是如果真的还是存在的话，可以通过增加网络复杂度或者在模型中增加特征，这些都是很好解决欠拟合的方法。二、什么是过拟合？
欠拟合就是模型在训练样本或者验证数据集以及测试数据集中都表现很差；模型的学习能力较弱，而数据复杂度较高的情况出现，此时模型由于学习能力不足，无法学习到数据集中的“一般规律”，因而导致泛化能力弱，.过拟合就是模型在训练样本中表现得...
过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型学习能力与数据复杂度之间失配的结果。“欠拟合”常常在模型学习能力较弱，而数据复杂度较高的情况出现，此时模型由于学习能力不足，无法学习到数据集中的“一般规律”，因而导致泛化能力弱。
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望。过拟合，模型训练误差远小于在测试集上的误差。欠拟合，模型无法在训练集上得到较低的训练误差。如何判断过拟合和欠拟合现在常用的判断方法是从...
过拟合（overfitting）与欠拟合（underfitting）是统计学中的一组现象。过拟合是在统计模型中，由于使用的参数过多而导致模型对观测数据（训练数据）过度拟合，以至于用该模型来预测其他测试样本输出的时候与实际输出或者期望值相差很大的现象，。
欠拟合需要增加特征数，那么过拟合自然就要减少特征数。去除那些非共性特征，可以提高模型的泛化能力4.调整参数和超参数不论什么情况，调参是必须的5.降低模型的复杂度欠拟合要增加模型的复杂度，那么过拟合正好反过来6.使用Dropout这一方法只适用
在一个经典的训练过程中，网络的状态往往是从欠拟合“underfitting”到过拟合的“overfitting”。具体来说，在训练阶段的早期，网络会首先去记住那些简单样本，因此在进行梯度更新时，这些简单样本在早期对梯度计算的贡献更大，导致其losses下降得非常快。
过拟合、欠拟合及其解决方案1、预备知识1.1模型选择验证数据集：测试集不可用于模型参数的调试，所以需要从训练数据集中分离出一部分数据作为验证数据集用来调参1.2K折交叉验证目前来说深度学习研究的普遍情况是数据量不够庞大，而我们要把模型数据分成训练集、验证集，这样就会导致...
模型容量和损失之间的关系。垂直紫色线将最佳容量与欠拟合（左）和过拟合（右）分开。当我们欠拟合时，泛化差距会保持不变。当训练和泛化的损失趋于平稳时，就会出现最佳容量。
一、过拟合1.过拟合现象过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。
如何解决欠拟合？欠拟合基本上都会发生在训练刚开始的时候，经过不断训练之后欠拟合应该不怎么考虑了。但是如果真的还是存在的话，可以通过增加网络复杂度或者在模型中增加特征，这些都是很好解决欠拟合的方法。二、什么是过拟合？
欠拟合就是模型在训练样本或者验证数据集以及测试数据集中都表现很差；模型的学习能力较弱，而数据复杂度较高的情况出现，此时模型由于学习能力不足，无法学习到数据集中的“一般规律”，因而导致泛化能力弱，.过拟合就是模型在训练样本中表现得...
过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型学习能力与数据复杂度之间失配的结果。“欠拟合”常常在模型学习能力较弱，而数据复杂度较高的情况出现，此时模型由于学习能力不足，无法学习到数据集中的“一般规律”，因而导致泛化能力弱。
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望。过拟合，模型训练误差远小于在测试集上的误差。欠拟合，模型无法在训练集上得到较低的训练误差。如何判断过拟合和欠拟合现在常用的判断方法是从...
过拟合（overfitting）与欠拟合（underfitting）是统计学中的一组现象。过拟合是在统计模型中，由于使用的参数过多而导致模型对观测数据（训练数据）过度拟合，以至于用该模型来预测其他测试样本输出的时候与实际输出或者期望值相差很大的现象，。
欠拟合需要增加特征数，那么过拟合自然就要减少特征数。去除那些非共性特征，可以提高模型的泛化能力4.调整参数和超参数不论什么情况，调参是必须的5.降低模型的复杂度欠拟合要增加模型的复杂度，那么过拟合正好反过来6.使用Dropout这一方法只适用
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