面經雜談（1）

8/27，今天刷牛客看到的搜狐面經，爲了準備面試，我把看到的面經被問到的問題也自己整理回答下，吸取經驗：   1.說說過擬合 首先，在隨着訓練過程的進行，模型複雜度增加，在訓練集上誤差逐漸減小，但是在驗證集上誤差反而越來越大。因爲訓練出來的網絡過度擬合了訓練集，對訓練集以外的數據不起作用，這就稱之爲泛化性能不好，泛化性能是訓練效果評價中的首要目標。 過擬合則是泛化的反面，實際過程中，降低過擬合的方

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