过拟合(Overfitting)：深入剖析过拟合的根源与解决之道
1.背景介绍
1.1 什么是过拟合
过拟合(Overfitting)是呆板学习和深度学习中一个常见的问题,指的是模子在训练数据上表现得太好,以至于在新的、看不见的数据上泛化本领很差的征象。过拟合通常发生在模子复杂度过高,参数过多,训练不充实的环境下。
1.2 过拟合的危害
过拟合会导致模子虽然在训练集上达到了很高的准确率,但在测试集乃至真实应用场景中,模子的性能会大打折扣,预测效果差强人意。过拟合严重影响了模子的实用价值和可靠性。
1.3 过拟合产生的原因
- 模子复杂度过高,参数冗余
- 训练数据量不敷,样本覆盖不全面
- 训练轮数过多,对噪声数据记忆过深
- 缺乏正则化等限制措施
2.核心概念与联系
2.1 偏差与方差
- 偏差(Bias):度量了模子预测的均匀值与真实值之间的偏离水平,偏差越大,欠拟合风险越高。
- 方差(Variance):度量了模子预测效果的波动范围,反映了数据扰动导致的输出变化,方差越大,过拟合风险越高。
2.2 训练误差与泛化误差
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