動手學深度學習（三）：過擬合和欠擬合

模型選擇 1、訓練誤差和泛化誤差 訓練誤差：指模型在訓練數據集上表現出的誤差。 泛化誤差：指模型在任意一個測試數據樣本上表現出的誤差的期望，並常常通過測試數據集上的誤差來近似。 機器學習模型應關注降低泛化誤差。 2、模型選擇 驗證數據集 預留一部分在訓練數據集和測試數據集以外的數據來進行模型選擇。這部分數據被稱爲驗證數據集，簡稱驗證集。例如，我們可以從給定的訓練集中隨機選取一小部分作爲驗證集，而將

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