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文件名称: 伯禹学习平台打卡(二)
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 1mb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-01-20
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:** TASK 03 ** 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 (1)过拟合、欠拟合的概念 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting);另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(overfitting)。在实践中,我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题,在这里我们重点讨论两个因素:模型复杂度和训练数据集大小。 (2)权重衰减 权重衰减等价于 L2L2 范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常用手段。 (3)丢弃法
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