動手學深度學習-task2

一、深度學習中的一些常見問題及解決方案 （1）欠擬合 欠擬合即模型無法得到較低的訓練誤差，導致欠擬合的主要原因是模型複雜度不夠，特徵維度過少，導致擬合的函數無法滿足訓練集，誤差較大。 （2）過擬合 過擬合即模型的訓練誤差遠小於它在測試數據集上的誤差，導致過擬合的主要原因是模型複雜度過高，特徵維度過多，導致擬合的函數完美的經過訓練集，但是對新數據的預測結果則較差。 （3）解決方案 1、應對欠擬合問題

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