《神经网络与深度学习》课后习题答案-分享讨论
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什么是过拟合? 过拟合是指模型对于训练数据拟合呈现过当的情况,反映到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好,但是在测试集上的表现较差。结果就是训练出的模型泛化能力差。
集成学习是否可以避免过拟合? 集成学习是把多个模型集成到一起来作为共同的模型,可以降低单一模型的过拟合风险。 同时我们期望每个弱模型的差异要尽量大一些。