动手学深度学习(五)---模型选择、过拟合、欠拟合

文章目录

  • 一、理论知识
    • 1.训练误差和泛化误差
  • 【相关总结】

一、理论知识

1.训练误差和泛化误差

  • 训练误差:模型在训练数据上的误差
  • 泛化误差:模型在新数据上的误差
    ex:根据摸底考试成绩来预测未来考试分数
  • 在过去的考试中表现很好(训练误差)不代表未来考试一定会好(饭化误差)

【相关总结】

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