在 PyTorch 中的过拟合与欠拟合
原文英文，约300词，阅读约需2分钟。发表于：。Buy Me a Coffee☕ Overfitting: is the problem which a model can make accurate predictions for train data a lot but a little for new data(including test data) so the model fits train data much...
过拟合是模型在训练数据上表现好但在新数据上表现差的问题，原因包括数据量小、不平衡、噪声多、训练时间长或模型复杂。解决方法有增加数据、多样化、减少噪声、提前停止、使用Dropout、集成学习和正则化。欠拟合是模型对所有数据表现差，原因是模型简单、训练时间短或正则化过多。解决方法包括增加模型复杂性、延长训练时间和减少正则化。
