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上传时间: 2021-01-07
详细说明：Pytorch之欠拟合和过拟合
首先，我们需要区分训练误差（ training error）和泛化误差（ generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。而在机器学习上的模型应该关注降低泛化误差．
影响因素
模型复杂度
训练数据集的大小
⼀般来说，如果训练数据集中样本数过少，特别是⽐模型参数数量（按元素计）更少时，过拟合更容易发⽣。此外，泛化误差不会随训练数据集⾥样本数量增加⽽增⼤。因此，在计算资源允许的范围之内，我们通常
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