深度学习之过拟合和欠拟合

发布网友发布时间：2024-09-06 17:51

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热心网友时间：2024-12-11 16:38

深度学习模型在训练过程中，常见的问题是过拟合和欠拟合。过拟合和欠拟合主要源于模型与数据的匹配程度，表现为训练和验证误差的行为差异。

判断是否为欠拟合，关键看训练损失是否长时间停滞不降。如果训练前后训练损失变化不大，说明模型可能过于简单，无法充分捕捉数据中的信号，这就是欠拟合。此时，解决方法是提升模型复杂度，增加模型容量，或者改善数据中信号与噪声的比例。

而过拟合则是模型过于复杂，过度学习了噪声。训练损失可能先降后稳或持续下降，但验证损失在某些情况下会先降后升或稳定，表明模型过度适应了训练数据。解决过拟合，通常需要降低模型复杂度，减少模型容量，并可能通过增加数据的多样性或者调整信号与噪声的比例来提高模型的泛化能力。
总的来说，调整模型的复杂度和数据处理是应对过拟合和欠拟合的关键策略。