動手學深度學習筆記3過擬合、欠擬合

一、欠擬合與過擬合 誤差： 訓練誤差（training error）：指模型在訓練數據集上表現出的誤差 泛化誤差（generalization error）：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。 Q：如何計算誤差？A：引入損失函數（MSE、交叉熵損失）。 驗證集：從嚴格意義上講，測試集只能在所有超參數和模型參數選定後

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