有些开发者在训练神经网络模型的时候，会出现这样以下的情况：
Accuracy on the training data
Accuracy on the test data
模型在训练数据上的准确度非常的高，近乎100%的准确率，但在测试集上的准确率，在接近280次迭代的位置就不再明显上升，在82.25%周围不断波动，我们的网络在280次迭代后就不再能够推广到测试数据上了，所以这不是一个有用的学习，我们说网络在280次迭代后就过度拟合了，因为学习到的超参数过于符合训练数据的特征，不能有效泛化到其他的数据集合上。
有些开发者在训练神经网络模型的时候，会出现这样以下的情况： 模型在训练数据上的准确度非常的高，近乎100%的准确率...
过拟合overfitting 过于的拟合 拟合的结果 欠拟合 拟合完美 过度拟合 过度拟合的解决方法 减少数据 平...
用浅层神经网络拟合数据 神经网络擅长拟合功能。 实际上，有证据表明，相当简单的神经网络可以满足任何实际功能。例如，...
过度拟合（overfitting）、过度训练(overtraining） 拥有大量自由参数的模型能很好地拟合已有的...
针对拟合函数，通常会有三种状况，分别是欠拟合，正常和过度拟合 欠拟合是指假设函数对于样本集本身就拟合结果不佳，很容...
你在森林里迷路了，有一份详细的地图，与一颗天上的北极星，你参考哪个?肯定是北极星啊。 森林地形复杂，靠前人总结下来...
Regularizing 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题那么最先想到的方法可能就是正则化，另一个...
一、过拟合(Overfitting) Overfitting 也被称为过度学习，过度拟合。 它是机器学习中常见的问...
欠拟合(underfitting) 、高偏差(bias) 过度拟合或过拟合(overfitting)、 高方差(v...
介绍 如果神经网络过度拟合了数据，也就是存在高方差问题。我们经常会使用正则化来降低方差，也可以准备更多的数据，但是...
本文标题：神经网络的过度拟合
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