深度學習: 過擬合 (overfitting)

Introduction 過擬合，overfitting，指的是 模型 對訓練數據的 抽樣誤差 也進行了 很好的擬合 ，是一種 無監督下 的 矯枉過正 。 好比自動吸塵機器人幫你把家裏的灰塵清乾淨了，然後順道把你丟地上的臭襪子也一塊吸了進去。。。 在機器學習和深度學習中，過擬合 是 泛化能力 的天敵。 症狀 訓練集上表現好，驗證集上表現差： 上圖中，驗證誤差 開始回升 的時間點，就是 過擬合的 開

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