我们更多的关注泛化误差。
第一个模型过于简单,第二个过于拟合。
训练误差会随着模型容量增加,训练误差开始下降;泛化误差会下降,降低到某一个点的时候,开始上升。
模型足够复杂,通过各种手段控制模型容量,使得最后泛化误差往下降。
通过控制这两个属性来控制模型的复杂度。
我们更多的关注泛化误差。
第一个模型过于简单,第二个过于拟合。
训练误差会随着模型容量增加,训练误差开始下降;泛化误差会下降,降低到某一个点的时候,开始上升。
模型足够复杂,通过各种手段控制模型容量,使得最后泛化误差往下降。
通过控制这两个属性来控制模型的复杂度。