深度學習筆記二（task03-05）
一.過擬合及欠擬合及其解決方案 訓練誤差和泛化誤差 訓練誤差是指在訓練數據集上表現出的誤差，泛化誤差指的是模型在任意一個測試數據樣本上表現出來的誤差的期望，並常常通過測試數據集上的誤差來近似。計算訓練誤差和泛化誤差可以用損失函數，例如線性迴歸用到的平方損失函數和softmax迴歸用到的交叉熵損失函數。在機器學習模型應關注降低泛化誤差。 驗證數據集 從嚴格意義上講，測試集只能在所有超參數和模型參數選
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