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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。
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
---|---|---|---|---|
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。
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