计算机视觉 | 面试题：01、过拟合和欠拟合的表现与解决方法_可见光定位过拟合的结果

作者：盐析白兔 | 2024-04-14 03:15:06

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可见光定位过拟合的结果

过拟合和欠拟合的表现和解决方法。

其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见，在做酷狗音乐的笔试题时还懵逼了一会，居然还真的有这样的说法。

这应该是基础中的基础了，笔试题都做烂了。那就当做今天周末，继续放个假吧……

模型在训练集上的表现非常好，但是在测试集、验证集以及新数据上的表现很差，损失曲线呈现一种高方差状态。(高方差指的是训练集误差较低，而测试集误差比训练集大较多)

从两个角度去分析：

模型的复杂度：模型过于复杂，把噪声数据的特征也学习到模型中，导致模型泛化性能下降
数据集规模大小：数据集规模相对模型复杂度来说太小，使得模型过度挖掘数据集中的特征，把一些不具有代表性的特征也学习到了模型中。例如训练集中有一个叶子图片，该叶子的边缘是锯齿状，模型学习了该图片后认为叶子都应该有锯齿状边缘，因此当新数据中的叶子边缘不是锯齿状时，都判断为不是叶子。

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