欠擬合與過擬合

欠擬合：訓練的時候，期望值和**值之間的誤差就不能收斂。

導致欠擬合的原因有很多，比如隱層神經元的數量太少，比如訓練時，陷入取值較大的極小值點，而非最小值，導致網路誤差無法進一步降低，訓練則無法收斂。

什麼是泛化能力好？如果訓練好的神經網路的輸入輸出對映能夠逼近實際問題本身的對映關係，就稱泛化能力好。

如何評判訓練的神經網路的泛化能力好? 答：測試。

如果訓練的好，測試的也好，那麼就是泛化能力好。

什麼是過擬合呢？過擬合：雖然訓練的時候效果挺好，但是測試的時候並不收斂。

欠擬合與過擬合

在用機器學習搭建模型時，經常會碰到這樣一種情況，你的模型演算法在樣本資料中匹配的非常完美。但用新資料測試，發現模型結果和實際差距非常大。那麼恭喜你！你掉進了機器學習中常見的乙個大坑 過擬合。什麼是過擬合呢？機器學習本質上是通過建立資料模型，使其和現有資料相吻合，從而找到資料中內在的規律。如下面三張圖...

欠擬合與過擬合

一 1.欠擬合 訓練集上表現很差 這種情況在測試集上也不會好 高偏差 bias 解決辦法 選擇更複雜的網路 有正則項就減小正則項引數等。2.過擬合 訓練集上表現很好，但測試集上表現很差，高方差 variance 解決辦法 採用更多資料 如果有正則化就增加正則化引數，沒有就加上正則化 dropout等...

過擬合與欠擬合

過擬合與欠擬合 欠擬合 個人理解就是由於資料少 正則化太厲害 模型複雜度太簡單等原因，導致模型沒有學習到足夠的規律，準確率與模型可達到的準確率差距較大。但是模型在訓練集和測試集的曲線趨勢是正常收斂的。解決方法為有 增加特徵，尋找與標籤相關性較大的特徵，在保證特徵沒有共線性的前提下，增加特徵的數量 減...