过拟合和欠拟合

zhuzihousheng 2023-01-13 03:21:49

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过拟合欠拟合及其解决方案 pytorch
过拟合、欠拟合及其解决方案，内容： 1. 过拟合、欠拟合的概念 2. 权重衰减 3. 丢弃法 总结 欠拟合现象：模型无法达到一个较低的误差 过拟合现象：训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大
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过拟合和欠拟合是机器学习过程中的两个重要概念，对于提高模型的性能和实用性具有重要意义。了解过拟合和欠拟合的概念、影响、解决方法以及研究现状和发展趋势，有助于我们在实际应用中更好地应对和解决这些问题。...
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