如何從tensorboard中看出模型過擬合

從圖中可以看出測試誤差>訓練誤差 我的數據集是將一組數據70%作爲訓練數據，其餘作爲測試數據 正常情況應該測試誤差≈訓練誤差（因爲數據都差不多，只是將一大塊數據分成兩份） 而過擬合是模型過於和訓練數據擬合，如下圖紅線，所以當添入新數據進行測試時，對模型對新數據的預測程度不夠，就會出現預測誤差>訓練誤差的情況，即出現過擬合現象

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