过拟合、欠拟合、泛化误差、训练误差

  1. 模型容量的影响:

    泛化误差:

    当训练的模型的容量过了最优点时,泛化误差反而升高,这是由于模型过于关注细节导致,模型也同时记住噪声;当拿来一个真的数据时,模型会被一些无关紧要的细节所干扰。

  2. 希望

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