偏差和方差

偏差用来描述模型输出结果的期望和样本真实结果的差距。
方差用来描述模型对于给定值的输出稳定性。
具体的可以看下图：

过拟合指的就是高方差，欠拟合则是高偏差。

过拟合

原因

模型的复杂度（维度）过高。
模型拟合了数据集中的噪声。
数据集太小，无法了解其真实分布。
模型的迭代次数过多。

解决办法

增加训练数据，做数据增强。
降低模型复杂度。
减少特征数。
添加正则化约束。
使用BN。
使用DropOut
提前结束训练。

欠拟合

原因

模型没有很好地捕捉到数据特征，不能很好地拟合数据。

解决办法

提高模型复杂度。
增加更多的特征。
降低正则化约束。

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