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動手學深度學習_模型選擇、欠擬合和過擬合——2020.2.26
時間 2021-01-08
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一、訓練誤差和泛化誤差 對於一個模型,並不是在本訓練集下的準確率越高越好,很可能會因爲過擬合,導致在本模型的訓練集測試效果好,但在其他數據集的效果差。由此,有兩個誤差概念: 訓練誤差: 指該模型在訓練數據集上表現的誤差。 泛化誤差: 指該模型放到任一個數據集下表現的誤差,取近似誤差。泛化誤差更具參考性。 二、模型選擇 爲了得到有效的模型,我們通常在選擇隱藏
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