深度學習——Bias和Variance

圖中的最優位置，實際上是 total error 曲線的拐點。我們知道，連續函數的拐點意味着此處一階導數的值爲 0。考慮到 total error 是偏差與方差的加和，所以我們有，在拐點處： 公式給出了尋找最優平衡點的數學描述。若模型複雜度大於平衡點，則模型的方差會偏高，模型傾向於過擬合；若模型複雜度小於平衡點，則模型的偏差會偏高，模型傾向於欠擬合。   過擬合，也就是我對訓練樣本能夠百分百命中了

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