【ML】容量、过拟合和欠拟合

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在训练一个模型的时候，通常我们会先在一个训练集(training set) 上让模型学习，然后放到一个陌生的测试集(test set)上让模型考试。在 training set 上的误差称为训练误差(training error), test set 上的误差称为 泛化误差(generalization error/test error).

对于一个模型而言，我们最关注的是最终的 generalization error，这代表了模型解决实际问题的能力。

• 容量(Capacity)：就是维度张成的空间大小。天生的，没办法。难题是 $k$ 维度的，模型是 $s$ 维度的， $s < k$, 无论如何也学不会。
• 欠拟合(Under-fitting): 容量够,但 testing 阶段就是学不会，testing error 过高。
• 过拟合(Over-fitting): testing 阶段学的超级好，一上考场test 就完蛋, generalization error 过高。

这么多参数，进入 over-fitting 是很常见的。但是遇到 over-fitting 一定要先确认一下

• 确实是在 testing 阶段做的足够好了么? 是刚刚好？还是没 train 好，还是 train 坏了？