中国哪家网站做仿古做的好,微信公众平台开发商,html5移动网站模板,搜索引擎关键词优化方案文章目录 1. 什么是过拟合/欠拟合2. 如何防止过拟合3. 如何防止欠拟合 1. 什么是过拟合/欠拟合
过拟合#xff1a;模型在训练集上表现很好#xff0c;但在测试集上表现很差#xff1b;即模型的泛化能力差。欠拟合#xff1a;模型在训练集上表现很差#xff0c;没有测试的… 文章目录 1. 什么是过拟合/欠拟合2. 如何防止过拟合3. 如何防止欠拟合 1. 什么是过拟合/欠拟合
过拟合模型在训练集上表现很好但在测试集上表现很差即模型的泛化能力差。欠拟合模型在训练集上表现很差没有测试的必要。
2. 如何防止过拟合
增加训练集通过使用更多的训练数据提高模型鲁棒性减少噪声影响。这是解决过拟合的根本性方法数据增强图像旋转/缩放/裁剪等作用与增加训练集相同降维丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征选择合适的模型控制模型的复杂度比如一般来讲CNN层数越多效果越好但是也更容易过拟合正则化减少模型参数降低模型复杂度工程技巧早停early stoppingDropout 和 Dropconnect集成学习降低单一模型的过拟合风险
3. 如何防止欠拟合
选择合适的模型使用更复杂性能更强的模型减小正则化系数添加新特征当特征不足或现有特征与样本标签相关性不强时容易出现欠拟合增加模型训练时间直到拟合一般用不上
