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该课程属于 1446-肖同学-算法方向-计算机视觉-就业：否 请加入后再学习

欠拟合：使用模型的复杂度小于真实模型的复杂度

体现在：训练集的loss和准确率都不够理想；测试集的loss和准确率也不理想。

过拟合：使用模型的复杂度大于真实模型的复杂度

体现在：train训练的时候loss和准确率都表现得非常好，但是在测试集上变现得特别不好——泛化能力较差（Generalization Performance）

现实生活中，更多的情况是overfitting。数据集有限，包含了噪声会被模型学习到。

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1512_N_小星星 · 2021-06-05 · 课时55 过拟合与欠拟合.mp4 0

授课教师

森陌夏栀
高级算法工程师
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老师

课程特色

考试(9)
图文(1)
视频(151)

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