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用了驗(yàn)證集還有可能會過擬合
這個片段可以從理論上證明這一點(diǎn)
以上整個挑選模型的過程也可以想象為一種訓(xùn)練。
把三個模型導(dǎo)出的最小損失公式看成一個集合,現(xiàn)在要做的就是在這個集合中找到某個h(此處可以視為訓(xùn)練),使得在驗(yàn)證集上的損失最低
當(dāng)抽到不好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時,理想和現(xiàn)實(shí)會有差距。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)不好的原因:
- 訓(xùn)練資料的大小
- 模型的復(fù)雜程度(越復(fù)雜,結(jié)果越糟的可能性越大)
當(dāng)拿到的驗(yàn)證集不好時,理想和現(xiàn)實(shí)會有差距。
拿到的驗(yàn)證集不好的原因:
- 驗(yàn)證集的大小
- 這個模型的復(fù)雜程度(一般不會太大,比如說這里只有3個,取決于如何設(shè)計實(shí)驗(yàn))