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发信人: sunme (方枪枪), 信区: DataMining
标  题: 这个里面的 训练过度   是不是 over fitting
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Sep 19 14:31:12 2002)

由于神经网络隐含层中的可变参数太多，如果训练时间足够长的话，神经网络很可能把训

练集的所有细节信息都“记”下来，而不是建立一个忽略细节只具有规律性的模型，我们

称这种情况为训练过度。显然这种“模型”对训练集会有很高的准确率，而一旦离开训练

集应用到其他数据，很可能准确度急剧下降。为了防止这种
  
训练过度  

的情况，我们必须知道在什么时候要停止训练。在有些软件实现中会在训练的同时用一个
测试集来计算神经网络在此测试集上的正确率，一旦这个正确率不再升高甚至开始下降时
，那么就认为现在神经网络已经达到做好的状态了可以停止训练。

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sun
※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 172.16.1.157]