深度学习的偏差和方差：两大误差的来源。

机器学习中的两大误差来源：偏差和方差。

假设你的算法在开发集上有16%的错误率（84%的精度），我们将16%的错误率分为两部分：

1. 偏差：算法在训练集上面的错误率。假设有15%。

2.方差：算法在测试集上的错误率比训练集上差多少。16%-15%=1%

总误差 = 偏差+方差   所以总误差为15%+1%=16%.

减少方差的技术：

1.添加更多的训练数据。

2.加入正则化。

3.加入提前终止。

4.通过特征选择减少输入特征的数量和种类。

5.减小模型规模。