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摘要： 什么是过拟合 就是模型过于复杂 在训练集合上过度拟合 随着模型越来越复杂，在 test set 上面的 error 会呈现先下降后上升的趋势。 造成在 training set 上的表现比 test set 上面好。 解决思路 简化模型 减少特征 减小参数 正则化 dropout 减小参数的意义： 阅读全文