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轻度过拟合
轻度过拟合
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轻度过拟合
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过拟合、欠拟合
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过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 训练误差,模型在训练集合上表现的误差。 泛化误差 ,模型在任意一个数据集上表现出来的误差的期望。 过拟合,模型训练误差远小于在测试集上的误差。 欠拟合 ,模型无法在训练集上得到较低的训练误差。 如何判断过拟合和欠拟合 现在常用的判断方法是从训练集中随机选一部分作为一个验证集,采用K折交叉验证的方式。把原始训练数据集分割成K个不重合的子数据集,然后我们做K次模型训
task 过拟合欠拟合
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训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,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。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵
task03过拟合、欠拟合
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过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,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。计算训练误差和泛化误
过拟合与欠拟合
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模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,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。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和so
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N_拟合函数_
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mildlyoverfitted-master.zip
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mildlyoverfitted-master
README.md
18B
mini_tutorials
visualizing_activations_with_forward_hooks
src.py
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custom_optimizer_in_pytorch
src.py
4KB
custom.py
1KB
mocking_neural_networks
test.py
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app.py
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numpy_equality_testing
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