深度學習——PyTorch實戰計算機視覺2

欠擬合和過擬合 搭建的模型是否發生過擬合或者欠擬合可作爲評價模型擬合程度好壞的指標。欠擬合和過擬合地模型預測新數據地準確性都不理想，最顯著的區別就是欠擬合的模型對已有數據地匹配性很差，但是對噪聲不敏感；而過擬合的模型對數據的匹配性太好，對噪聲很敏感。 1. 欠擬合 舉例： 上圖爲已有的房屋面積與價格的關係數據。 上圖就是一個欠擬合模型。雖然捕獲了數據的一部分特徵，但是不能很好地對新數據進行準確預測

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