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#平衡
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欠拟合、过拟合及如何防止过拟合(转载自知乎 G-kdom)
对于深度学或机器学模型而言,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(underfit
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