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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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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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
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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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
作者：胡联粤、张桐，Datawhale面经小组Q1如何理解高方差与低偏差?模型的预测误差可以分解为三个部分: 偏差(bias)， 方差(variance) 和噪声(noise).偏差偏差度量了模型的期望预测与真实结果的偏离程度， 即刻画了学习算法本身的拟合能力。偏差则表现为在特定分布上的适应能力，偏差越大越偏离真实值。方差方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化， 即刻画了数据扰动所
原创
2022-10-20 15:30:12
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过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）是机器学习和深度学习模型中常见的两个问题，分别对应模型过于复杂和模型
机器学习面经系列。
原创
2022-09-21 13:53:59
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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
# 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（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
这里写目录标题一 、过拟合、欠拟合的通俗理解二、欠拟合和过拟合的解决办法一、欠拟合二、过拟合一 、在网络深度中加入dropout()层次二、正则化一、L2正则化：三、图像增强三、搭建模型的参数的选择一、首先开发一个过拟合模型二、抑制过拟合三 、参数选择四、代码证明（dropout） 一 、过拟合、欠拟合的通俗理解一味追求提高对训练数据的预测能力，所选模型的复杂度则 往往会比真模型更高。这种现象称
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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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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欠拟合与过拟合概念 图3-1 欠拟合与过拟合概念演示 通常，你选择让交给学习算法处理的特征的方式对算法的工作过程有很大影响。如图3-1中左图所示，采用了y = θ0 + θ1x的假设来建立模型，我们发现较少的特征并不能很好的拟合数据，这种情况称之为欠拟合(underfitting)。而如果我们采用了
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2018-11-04 16:21:00
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