解決過擬合(高方差)的方法
欠擬合是指模型在訓練集、驗證集和測試集上均表現不佳的情況；
過擬合是指模型在訓練集上表現很好，到了驗證和測試階段就大不如意了，即模型的泛化能力很差。
欠擬合和過擬合一直是機器學習訓練中的難題，在進行模型訓練的時候往往要對這二者進行權衡，使得模型不僅在訓練集上表現良好，在驗證集以及測試集上也要有出色的**能力。下面對解決欠擬合和過擬合的一般方法作一總結，說明大致的處理方向，具體應用還得結合實際的任務、資料和演算法模型等。
不論什麼情況，調參是必須的
欠擬合 過擬合及其解決方法
在我們機器學習或者訓練深度神經網路的時候經常會出現欠擬合和過擬合這兩個問題，但是，一開始我們的模型往往是欠擬合的，也正是因為如此才有了優化的空間，我們需要不斷的調整演算法來使得模型的表達能拿更強。但是優化到了一定程度就需要解決過擬合的問題了，這個問題也在學術界討論的比較多。之前搜了很多有的部落格，講...
欠擬合 過擬合及其解決方法
在我們機器學習或者訓練深度神經網路的時候經常會出現欠擬合和過擬合這兩個問題，但是，一開始我們的模型往往是欠擬合的，也正是因為如此才有了優化的空間，我們需要不斷的調整演算法來使得模型的表達能拿更強。但是優化到了一定程度就需要解決過擬合的問題了，這個問題也在學術界討論的比較多。首先就是我們在進行模型訓練...
深度學習 過擬合 與 欠擬合，以及解決方法
欠擬合在 訓練集 和 測試集 上的效能都較差 過擬合往往能較好地學習 訓練集資料 的性質，而在 測試集 上的效能較差。在神經網路訓練的過程中，欠擬合主要表現為輸出結果的高偏差，而過擬合主要表現為輸出結果的高方差。欠擬合 常常在模型學習能力較弱，而資料複雜度較高的情況出現，此時模型由於學習能力不足，無...