在 PyTorch 中的过拟合与欠拟合

DEV Community · 2024-09-26T16:21:46Z

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。