过拟合与欠拟合及解决方法（PyTorch）
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简介：
本教程深入探讨了机器学习中常见的过拟合和欠拟 fit 问题，并提供了使用 PyTorch 实现的有效解决方案。
过拟合与欠拟合的概念及解决方法：
1. **概念**：
- 欠拟合：模型在训练数据上表现不佳，无法达到较低的误差水平。
- 过拟合：虽然模型在训练集上的误差很低，但在未见过的数据（测试集）上的泛化性能较差。
2. 解决方案：
a) **权重衰减**：
权重衰减是一种正则化技术，通过给损失函数添加一个惩罚项来减少过拟合。该方法通过对模型参数施加限制条件，使得学习到的模型更加简洁和稳定。
b) **丢弃法（Dropout）**：
丢弃法是另一种用于减轻过拟合的技术，在训练过程中随机屏蔽一部分神经元以防止模型对特定特征产生过度依赖。通过这种方法可以提高网络的泛化能力，避免学习到过于复杂或不稳定的模式。
总结来说，欠拟合意味着模型未能充分捕捉数据中的关键信息；而过拟合则表示尽管在训练阶段表现良好但无法很好地适应新样本的情况。针对这些问题，可以通过采用权重衰减和丢弃法等策略来改进模型的表现。
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