在机器学习领域，训练误差和验证误差低，而测试误差却较高的情况可能表明模型在训练集和验证集上表现良好，但在未见过的测试数据上表现不佳。这种现象揭示了模型可能面临过拟合问题，即模型学习到了训练数据的噪声和异常点，而非一般规律，导致在新数据上的泛化能力下降。如果测试集是数据集随机划分出来的作...
一，感觉问题处在数据集：1,数据集太小，不过不一定出现验证集和训练集同时好，而测试集差。2,训练集...
1.训练数据太小。没有体现真实分布，可以多划一些数据试试；2.分布不一样。模型学歪了主要还是训练数...
有时候训练集合误差很低,但是泛化能力极差,产生过拟合, 有时候验证集合误差很低,但是可能验证集合无法代表所有的样本,有特殊性或者其他异常点较多 所以模型问题不能单一从你这两点来评判。 还有一点需要注意,就是千万不能为了拟合测试集合而去更改模型,测试集合应该每次都有不同。 @于建国YJango 一般而言,训练集loss ...
百度试题 题目学习器在新样本上的误差称为( D ) A.测试误差B.训练误差C.验证误差D.泛化误差相关知识点: 试题来源: 解析 A
百度试题 结果1 题目缩小训练误差与测试误差间的差距会产生过拟合, 防止过拟合的方法包括()。 A. 交叉验证 B. 集成方法 C. 增加正则化 D. 特征工程 相关知识点: 试题来源: 解析 AC
下列关于超参数和数据集,说法错误的是__。A.训练集用来确定模型参数B.测试集用来评估模型的泛化能力C.验证集用来确定网络的超参数D.隐含层的层数和误差值都不是超参数()
下列关于超参数和数据集,说法错误的是__。A.训练集用来确定模型参数B.隐含层的层数和误差值都不是超参数C.验证集用来确定网络的超参数D.测试集用来评估模型的泛化能力
一般而言,训练集 loss < 验证集 loss < 测试集 loss。 因为网络 [已见过] 所有训练集 samples,故最低。而网络用验证集作为反馈来调节参数,相当于参考了验证集 samples 中的信息(间接 [已见过])。又因为网络没有任何测试集的信息,所以测试结果一般而言最差。
因为网络 [已见过] 所有训练集samples，故最低。而网络用验证集作为反馈来调节参数，相当于参考了验证集...