深度学习笔记--过拟合，欠拟合，正常拟合
过拟合，欠拟合，正常拟合的概念过拟合：指在模型训练时，模型对于数据造成过度训练的现象，从而将训练数据中包含的各种噪声和误差也进行了学习，从而就使得模型在一些训练数据集上表现出“良好”的现象，而在测试数据集上表现出“不及格”的现象。欠拟合：指由于自己的模型过于简单而出现难以学习训练数据的规律而出现的在训练数据集上表现很差的现象。正常拟合：指自己的模型合理地学习了训练数据集的规律，没有过多关注噪声部分
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过拟合，欠拟合，正常拟合的概念
过拟合：
指在模型训练时，模型对于数据造成过度训练的现象，从而将训练数据中包含的各种噪声和误差也进行了学习，从而就使得模型在一些训练数据集上表现出“良好”的现象，而在测试数据集上表现出“不及格”的现象。
欠拟合：
指由于自己的模型过于简单而出现难以学习训练数据的规律而出现的在训练数据集上表现很差的现象。
正常拟合：
指自己的模型合理地学习了训练数据集的规律，没有过多关注噪声部分，使得模型在测试数据上具有很好的表现效果
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