需要正则化的一个判断
x轴可以是更强大的模型,也可以是更多的训练次数,y轴是误差值;
红色是验证误差或测试误差,蓝色是训练误差;
当x值到了某个点后,就开始过拟合了;
如果锁定其他因素不变,单看模型的power;开始模型的power不断的增加会让整个学习变得越来越好;但到了一定程度后,就会变得过拟合了;
如果锁定其他因素不变,单看训练的迭代次数;开始随着训练次数的不断增加会让整个学习变得越来越好;但到了一定程度后,就会变得过拟合了;
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