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目录1过拟合与欠拟合概述01任务过拟合及解决办法02任务欠拟合及解决办法03任务1过拟合与欠拟合概述1过拟合与欠拟合概述对于深度学习或机器学习模型来说，我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合，同时也希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合结果（泛化能力），所产生的测试误差被称为泛化误差。度量泛化能力的好坏，最直观的表现就是模型的过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）。过拟合和欠拟合是用于描述模型在训练过程中的两种状态。一般来说，训练过程会是如下所示的一个曲线图：2过拟合及解决办法2过拟合及解决办法（1）过拟合概念过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。换句换说，就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差。模型学习到了一些训练集中的不适用于测试集的性质或特点，比如噪声，模型的泛化能力差。2过拟合及解决办法（2）过拟合出现的原因训练数据集样本单一，样本不足。如果训练样本只有负样本，然后那生成的模型去预测正样本，这肯定预测不准。所以训练样本要尽可能的全面，覆盖所有的数据类型。训练数据中噪声干扰过大。噪声指训练数据中的干扰数据。过多的干扰会导致记录了很多噪声特征，忽略了真实输入和输出之间的关系。模型过于复杂。模型太复杂，已经能够“死记硬背”记下了训练数据的信息，但是遇到没有见过的数据的时候不能够变通，泛化能力太差。我们希望模型对不同的模型都有稳定的输出。模型太复杂是过拟合的重要因素。2过拟合及解决办法（3）防止过拟合方法获取和使用更多的数据（数据集增强）；采用合适的模型（控制模型的复杂度）；降低特征的数量；L1/L2正则化；加入Dropout；采用Earlystopping方法。3欠拟合及解决办法3欠拟合及解决办法（1）欠拟合概念欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。3欠拟合及解决办法（2）欠拟合解决办法欠拟合基本上都会发生在训练刚开始的时候，经过不断训练之后会避免欠拟合问题。如果随着训练的进行，模型仍然存在欠拟合问
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