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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。 -
希望
过拟合、欠拟合、泛化误差、训练误差
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转载自blog.csdn.net/w946612410/article/details/132864634
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