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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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