《TensorFlow深度学习》（八）——过拟合

最新推荐文章于 2025-03-11 08:15:51 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络 机器学习 算法
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机器学习的主要目的是从训练集上学到数据的真实模型，从而能够在未见过的测试集上也表现良好，我们把这种能力叫做泛化能力。一般假设训练集和测试集是iid的。

模型的容量

模型的容量是指模型拟合复杂函数的能力，体现在模型的假设空间（Hypothesis Space）大小，即模型可以表示的函数集的大小。如下图，多项式越大表示假设空间越大，但是增加搜索难度和计算代价。
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过拟合与欠拟合

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当模型的容量过大时，网络模型除了学习到训练集数据的模态之外，还把额外的观测误差也学习进来，导致学习的模型在训练集上面表现较好，但是在未见的样本上表现不佳，也就是模型泛化能力偏弱，我们把这种现象叫作过拟合(Overfitting)。当模型的容量过小时，模型不能够很好地学习到训练集数据的模态，导致训练集上表现不佳，同时在未见的样本上表现也不佳，我们把这种现象叫作欠拟合(Underfitting)。

如下图，如果用简单的函模型去学习，容易学到图a所示

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