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神經網路過擬合的原因

發布時間:2023-09-08 06:06:52

❶ 神經網路欠擬合是不是每次輸出結果都一樣,稱為欠擬合,都准確無誤稱為過擬合

欠擬合和過擬合都是沒有明顯界定范圍的詞, 類似於微辣,正常,變態辣一個意思.

和模型和鑒定標准都有關系

❷ 神經網路,什麼過擬合,什麼是欠擬合

欠擬合是指模型不能在訓練集上獲得足夠低的誤差。而過擬合是指訓練誤差和測試誤差之間的差距太大。
通過調整模型的容量(capacity),我們可以控制模型是否偏向於過擬合或者欠擬合。通俗地,模型的容量是指其擬合各種函數的能力。容量低的模型可能很難擬合訓練集。容量高的模型可能會過擬合,因為記住了不適用於測試集的訓練集性質。

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