模型過擬合原因及解決辦法

模型過擬合原因及解決辦法 過擬合現象 導致過擬合原因 解決辦法 過擬合現象 對於樣本量有限、但需要使用強大模型的複雜任務，模型很容易出現過擬合的表現，即在訓練集上的損失小，在驗證集或測試集上的損失較大 反之，如果模型在訓練集和測試集上均損失較大，則稱爲欠擬合。過擬合表示模型過於敏感，學習到了訓練數據中的一些誤差，而這些誤差並不是真實的泛化規律（可推廣到測試集上的規律）。欠擬合表示模型還不夠強大，還

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