深度学习笔记3：过拟合与欠拟合解决策略

深度学习笔记（3）主要探讨了过拟合和欠拟合这两个关键概念以及它们在机器学习模型中的解决方案。首先，理解训练误差（model's training error）和泛化误差（generalization error）至关重要。训练误差是指模型在训练数据集上的表现，而泛化误差则是模型在未知数据上的预测能力的度量，通常通过测试集误差来估计。损失函数如平方损失函数（用于线性回归）和交叉熵损失函数（用于softmax回归）用于衡量这些误差。 为了防止模型在训练过程中出现问题，我们引入了验证数据集（validation set），它不在训练或测试过程中被用于调整模型参数。验证集的主要目的是帮助我们在模型训练的不同阶段选择最佳模型，避免过度拟合。测试数据集则用来评估最终模型的性能，不能用于调参，因为那样可能导致测试误差下降不反映泛化能力。 过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）是模型训练中常见的问题。过拟合表现为训练误差低但泛化误差高，意味着模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的表现不佳。欠拟合则相反，无论训练还是泛化误差都较高，说明模型无法捕捉到数据中的关键模式。这两个问题的解决通常涉及调整模型复杂度和增加训练数据。 模型复杂度可以通过多项式函数拟合进行说明，比如使用不同阶数的多项式来逼近数据。选择合适的模型复杂度很重要，过于复杂的模型容易过拟合，而过于简单的模型可能欠拟合。训练数据集的大小也是一个重要因素，通常情况下，更大的数据集可以帮助模型更好地学习和泛化。 此外，文章还提到了K折交叉验证（K-fold cross-validation）作为一种有效的验证策略，尤其在数据量有限的情况下。这种方法通过多次分割数据集并轮流用其中一部分作为验证集，其余作为训练集，从而得到更稳定的模型性能评估。 深度学习笔记（3）围绕着模型的训练误差、泛化误差、过拟合与欠拟合的概念，以及如何通过调整模型复杂度、利用验证集和K折交叉验证来优化模型，确保模型具有良好的泛化能力和适应新数据的能力。