【人工智能學習】【七】過擬合、欠擬合及其解決方案

訓練誤差與泛化誤差 簡單的說訓練誤差是模型在訓練集上的誤差，泛化誤差是指模型在測試集上的誤差的期望，並常常通過測試數據集上的誤差來近似。兩種誤差的計算可以通過【人工智能學習】【一】線性迴歸中提到的二次誤差損失函數，【人工智能學習】【二】Softmax與分類模型中提到的交叉熵損失函數來計算。還有其他的損失函數，篇幅有限不再介紹。機器學習中常用的損失函數你知多少？ 機器學習模型應關注降低泛化誤差。 模

>>阅读原文<<