研一刚刚接触神经网络,自己建了一个模型进行测试分类,我的模型训练精度是98.4%,但是我用测试精度96.7%。然后导师问我两者相差2%是否是过拟合,我其实对过拟合的边界并没有太准确的认识,但是我觉得这不是过拟合,怎么解释好呢
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- 爱晚乏客游 2022-10-19 09:18关注
1.7%也不算多啊,数据集小一些或者数据集分布偏差点就这样了
是否还是得看loss曲线或acc曲线来判断。
比如训练集loss不断下降,验证集先下降后上升,就是经典的过拟合现象;或者验证集的loss基本上不动弹也有可能。
训练集和验证集loss都先下降到某个点之后同时上升,也是过拟合。
再者训练集acc很高,接近于1,但是测试集精度很低,比如就低于80,这种差别比较大的,除去数据分布不均的原因,也大概率是过拟合。本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 1无用
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