目錄

• 偏差和方差
• 過擬合
• • 原因
  • 解決辦法
• 欠擬合
• • 原因
  • 解決辦法

偏差和方差

偏差用來描述模型輸出結果的期望和樣本真實結果的差距。
方差用來描述模型對于給定值的輸出穩定性。
具體的可以看下圖：

過擬合指的就是高方差，欠擬合則是高偏差。

過擬合

原因

模型的復雜度（維度）過高。

模型擬合了數據集中的噪聲。

數據集太小，無法了解其真實分布。

模型的迭代次數過多。

解決辦法

增加訓練數據，做數據增強。

降低模型復雜度。

減少特征數。

添加正則化約束。

使用BN。

使用DropOut

提前結束訓練。

欠擬合

原因

模型沒有很好地捕捉到數據特征，不能很好地擬合數據。

解決辦法

提高模型復雜度。

增加更多的特征。

降低正則化約束。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的过拟合、欠拟合的原因和解决办法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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