当前位置:   article > 正文

深度学习中的偏差和方差_深度学习预测结果与真实值之间的差值是什么

深度学习预测结果与真实值之间的差值是什么

偏差和方差的意义

深度学习中,偏差指的是预测值和真实值之间的误差,方差可以理解为训练数据集精度和测试数据集精度之间的差异。下表则表示在训练神经网络时可能出现的结果,低偏差低方差则是我们期待的结果。

12345
训练集误差10%10%1%1%
测试集误差20%10.5%20%1.5%
结果高偏差高方差高偏差低方差低偏差高方差低偏差低方差

用图片表示则如下图,图1为欠拟合,可以理解为是高偏差低方差,图3是过拟合,可以理解为是低偏差高方差,这两种结果都不是最优的状态。图2则为可以理解为低偏差低方差,是比较好的拟合。

声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:【wpsshop博客】
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号