对于深度学习或机器学习模型而言，我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合（训练误差），同时也希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合结果（泛化能力），所产生的测试误差被称为泛化误差。度量泛化能力的好坏，最直观的表现就是模型的过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）。过拟合和欠拟合是用于描述模型在训练过程中的两种状态。一般来说，训练过程会是如下所示的一个曲线图。&nbs
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2023-10-16 11:07:29
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# 深度学习模型的过拟合和欠拟合
## 什么是过拟合和欠拟合？
在深度学习中，过拟合和欠拟合是常见的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差；而欠拟合则是指模型无法在训练数据和测试数据上都表现良好。
过拟合通常是由于模型过于复杂，导致学习到了训练数据中的噪声和细节，而无法泛化到新的数据。欠拟合则是由于模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂关系。
## 代码示例
下
拟合（Fitting）：就是说这个曲线能不能很好的描述某些样本，并且有比较好的泛化能力。过拟合（Overfitting）：就是太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上表现非常优秀，近乎完美的预测/区分了所有的数据，但是在新的测试集上却表现平平，不具泛化性，拿到新样本后没有办法去准确的判断。欠拟合（UnderFitting）：测试样本的特性没有学到，或者是模型过于简单无法拟合或区分样本。所谓过拟合（o
欠拟合和过拟合简介机器/深度学习的基本问题是利用模型对图像、语音、数字等数据进行拟合。学习的目的是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。 在进行如下讲解之前先简单地介绍几个概念：模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器与深度学习的目标。过拟合(overfitting)和欠拟合(underfi
机器学习是利用模型在训练集中进行学习，在测试集中对样本进行预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力称为模型的泛化能力。 欠拟合(underfitting)和过拟合(overfitting)是模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型学习能力与数据复杂度不匹配的情况。 欠拟合常常在模型学习能力比较弱，而数据复杂度较高的场景出现，由
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2023-10-18 21:25:54
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文章目录定义两个影响因素常用的解决办法权重衰减丢弃法 定义欠拟合（underfitting)：模型无法得到较低的训练误差(训练误差和泛化误差都很高) 过拟合（overfitting）：模型的训练误差远小于其在测试数据集上的误差，即泛化误差这里我们可简单理解下两种误差，训练误差可以认为是做往年高考试题（训练题）时的错误率，泛化误差则可以通过真正参加高考（测试题）时的答题错误率。两个影响因素有诸多因
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2023-09-27 11:18:56
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在学习李宏毅机器学习的课程中，在第二课中遇到了两个概念：过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)，老师对于这两个概念产生的原因以及解决方案没有提及太多，所以今天就让我们一起学习一下有关这两个名词的概念、如何避免等等。目录1.过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)的概念2.两个概念的图示3.产生的原因4.解决方案 首先，让我们了解一
什么是过拟合所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。举个例子：现在我训练一个模型来识别狗狗，训练的数据恰好全是二哈的图片，结果多次迭代后把二哈的全部特点都识别成狗狗特有的了（比如二哈的颜色、和爱拆家的特点等）。这样如果我去识别一只金毛的时候则无法识别。这就是过拟合。 简单的一句话就是机
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2023-08-21 17:12:50
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过拟合定义：模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现很差。训练集上的表现测试集上的表现结论不好不好欠拟合好不好过拟合好好适度拟合原因训练数据集太小，过拟合出现的原因：模型复杂度过高，参数过多数量数据比较小训练集和测试集分布不一致
样本里面的噪声数据干扰过大，导致模型过分记住了噪声特征，反而忽略了真实的输入输出特征训练集和测试集特征分布不一样(如果训练集和测试集使用了不同类型的数
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2023-10-17 12:47:39
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一、欠拟合 首先欠拟合就是模型没有很好的捕捉到数据特征，不能够很好的拟合数据，如下面的例子： 左图表示size和prize关系的数据，中间的图就是出现欠拟合的的模型，不能够很好的拟合数据，如果在中间的多项式上再加一个二项式，就可以很好的拟合数据了，如右图所示。 解决
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2023-10-12 07:12:54
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在做深度学习实验时，有时候会出现实现结果令人寻味的现象，例如训练处的模型在训练集上的效果很好，而在测试集上效果较差等等。过拟合当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现很差，我们称过拟合发生了。这意味着训练数据中的噪音或者随机波动也被当做概念被模型学习了。而问题就在于这些概念不适用于新的数据，从而导致模型泛化性能的变差。简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致
# 解决深度学习模型的过拟合和欠拟合问题
在深度学习中，过拟合和欠拟合是两个常见的问题。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳，而欠拟合则是指模型在训练和测试数据上表现都不佳。这两个问题都会导致模型的泛化能力下降，影响模型的实际应用效果。
## 过拟合问题
过拟合通常是由于模型过于复杂，导致模型在训练数据上过度拟合，学习到了数据的噪声和细节，而无法泛化到新的数据上。解决过
# 深度学习中过拟合与欠拟合的实现教程
在深度学习中，过拟合和欠拟合是两个常见的问题。理解这两个概念，以及如何识别和解决它们，对于任何刚入行的开发者都至关重要。本文将帮助你逐步实现并可视化这两个问题，同时教你如何使用Python和TensorFlow框架编写代码。
## 工作流程
首先，我们定义一个清晰的工作流程来实现我们的目标。如下表所示：
| 步骤 | 描述
拟合：形象的说,拟和就是把平面上一系列的点,用一条光滑的曲线连接起来.因为这条曲线有无数种可能,从而有各种拟和方法.拟和的曲线一般可以用函数表示.根据这个函数的不同有不同的拟和的名字.如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。 最左边是欠拟合，最右边是过拟合。所谓
原创
2020-02-13 15:02:00
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过拟合和欠拟合过拟合是指模型对于训练数据拟合呈过当的情况， 反映到评估指标上， 就是模型在训练集上的表现很好， 但在测试集和新数据上的表现较差。欠拟合指的是模型在训练和预测时表现都不好的情况。降低“过拟合”风险的方法产生过拟合的原因：模型的复杂度太高。比如：网络太深过多的变量（特征）训练数据非常少解决方法：数据集扩增更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征， 减小噪声的影响。
参考 图像数据不
原创
2023-05-18 22:27:39
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深度学习相关概念：过拟合与欠拟合1.过拟合与欠拟合2.应对过拟合2.1最优方案2.1次优方案2.1.1L2正则化2.1.2Dropout 随机失活3.应
原创
2023-07-12 15:22:13
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过拟合：在训练样本上误差较小，在验证集上误差较大解决办法：1. 添加正则项（or 提高正则项系数）2. 增加数据规模3. 特征降维4. dropout5. pooling6. batch normalization 欠拟合：在训练样本和验证集上误差都教大解决办法：1.减小正则项系数2.特征维度增加3.添加高次多项式特征4.模型复杂化AlexNet优势：1）采用非线性激活函数Rel U，保留非线性表
原创
2022-04-20 22:08:21
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过拟合是指在训练集上误差小，测试集上误差大；欠拟合是指在训练集和测试集上误差都大。过
原创
2022-10-31 16:07:29
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Bias(偏差)模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，反应出算法的拟合能力。Variance(方差)模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性，反应出预测的波动情况。偏差与方差的关系偏差与方差之间按照高低，可以组合成四种关系，如下图所示 左图为欠拟合，偏差较高。中间的方差和偏差都较为合理。右图的偏差较小，但方差很高，
通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以使用某个训练集，在训练集上计算一些被称为训练误差(training error)的度量误差，目标是降低训练误差。机器学习和优化不同的地方在于，我们也希望泛化误差(generalization error)(也被称为测试误差(test error))很低。泛化误差被定义为新输入的误差期望。这里，期望的计算基于不同的可能输入，这些输入采自于系统在现实中遇到
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2018-10-04 08:58:10
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