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顾子郤

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利用交叉熵评估损失平坦度
摘要: 背景介绍 在进行模型训练的时候,我们通常假设训练集和测试集是独立同分布的。可事实上,两个数据集往往难以做到完全同分布,这也是有时候训练集效果很好,但是测试集效果稍差的原因之一(当然,最可能的是过拟合了)。在同一个域(可以简单把“域”理解为同一个数据集)的数据集都存在这个问题,在不同域的数据集更是如此
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