深度学习与PyTorch入门实战 - 31. 过拟合与欠拟合

本课程围绕深度学习中的"过拟合与欠拟合"问题进行了详细讲解，重点如下： 1. **过拟合与欠拟合的定义**： - **过拟合**：模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，通常由模型容量过大导致。 - **欠拟合**：模型在训练集和测试集上表现均不佳，通常由模型容量不足导致。 2. **模型容量的重要性**： - 过拟合与欠拟合的核心问题在于模型容量与任务需求的匹配程度。 - **过拟合案例**：如房价预测任务中，模型估计值远高于真实值。 - **欠拟合案例**：如WGAN等任务中，模型估计值远低于真实值。 3. **检测与解决过拟合**： - **检测方法**：通过观察验证集和测试集的差异较大来判断过拟合。 - **解决方法**：包括数据增强、减少模型容量、正则化技术（如Dropout、L2正则化）等。 4. **其他内容**： - 下一课将重点介绍训练集、验证集和测试集的划分方法。 课程内容逻辑清晰，重点突出，实用性强。