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2020-02-28 閱讀量: 1105
為什么訓練集的R^比驗證集的R^小會過擬合？

訓練集是用來擬合模型的，神經(jīng)網(wǎng)絡可以深入的學習數(shù)據(jù)本身的特征，如果給它足夠的時間，足夠的迭代次數(shù)，他可以把這組數(shù)據(jù)的局部信息全部學到，而數(shù)據(jù)中是存在誤差的，如果他錯將誤差也學習到了，那么他的預測率會下降，很容易過擬合。

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