过拟合与欠拟合

最新推荐文章于 2025-09-22 09:51:30 发布
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本文深入探讨了机器学习中常见的两个问题——过拟合与欠拟合，详细解释了它们的表现形式、典型loss图及可能的原因。过拟合通常发生在模型过于复杂或训练数据不足时，表现为训练集loss低而测试集loss高；欠拟合则是因为模型过于简单或不正确，导致训练和测试误差都较大。

过拟合与欠拟合

过拟合

典型loss图：
在这里插入图片描述
过拟合指的是训练集loss低但测试集loss高
可能的原因是训练数据不足
重复的数据可一直参与训练，但容易过拟合
数据量少也容易参数过拟合

欠拟合

典型loss图：
在这里插入图片描述
欠拟合是训练误差很大，测试误差也很大
欠拟合的可能原因：
模型本身不够复杂或者说不正确
loss函数设置的不正确

【机器学习】过拟合与欠拟合的综合解析
浩瀚之水的专栏
05-08 472
将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting）， 将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting）， 用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。
【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能
A-Itfuture的博客
01-18 1万+
如下图所示，overffit时候training loss一直在不断地下降，而validation loss在某个点开始不再下降反而开始上升了，这就说明overfit，我们应该在这个拐点处停止训练。下图也是Underfit情况，这种情况的特点是在训练结束时候training loss还在继续下降，这说明还有学习空间，模型还没来得及学就结束了。然后我们就得到了一个Underfitting模型，如下图所示，在训练结束的时候training loss还在下降，这说明模型还未学习充分。
关于过拟合和欠拟合
weixin_39766667的博客
01-16 607
过拟合意味着模型对训练数据过度拟合，导致在未见过的数据上表现不佳如果训练损失和验证损失都很高且下降缓慢，可能是欠拟合。这可能意味着模型过于简单，无法很好地拟合数据。
大模型微调Loss正常范围指南：避免过拟合的关键指标
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qq_41678239的博客
09-22 1487
本文探讨了大语言模型微调过程中Loss值的合理范围及过拟合判断标准。关键要点包括： 因果语言模型Loss正常区间为0.4-1.2，低于0.1通常意味着过拟合； 验证集Loss应比训练集高10-30%，需关注趋势而非单点数值； 提供了Perplexity转换公式（PPL=e^loss）和典型值对照表； 列举了过拟合的警告信号，如训练Loss异常低而验证Loss上升； 建议通过早停机制、数据检查和学习率调整等方法应对过拟合； 包含PyTorch代码示例，展示训练验证框架和早停实现。 文章强调不应盲目追求低Los
【深度学习】绘制模型训练曲线（epoch-accuracy），寻找最佳epoch值
AI_dataloads的博客
10-11 3万+
在卷积神经网络（CNN）训练中，"epoch"（周期）是一个重要的概念，表示模型训练过程中数据集的完整遍历次数。通过多次"epoch"，模型逐渐适应训练数据，提高性能，并通过验证性能监测模型的泛化能力。在深度学习中，正确设置"epoch"的数量是一个重要的超参数，需要根据具体问题和数据集来调整。
PaddleOCR 使用以及用自己的数据训练
热门推荐
xingtianyao的博客
11-19 4万+
在OCR方面找了很多资料，本来想要找pytorch框架下的算法，无奈很多OCR算法太老，没人更新。感觉这块有点冷门似的，不像其它热门算法一出来就有各个框架版本的复现。 看了paddleOCR真的是相当全面深刻了，还是我们自家的框架接地气。而且百度经常搞直播分享学习什么的，各种训练营还有学习群.... 首先github下载：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR并解压 一。试用官方模型 打开这个网址的中文版，下载预训练模型： https://git..
过拟合和欠拟合
qq_45070929的博客
09-30 1075
无论在机器学习还是深度学习建模当中都可能会遇到两种最常见结果，一种叫过拟合（over-fitting ）另外一种叫欠拟合（under-fitting）。 拟合（Fitting）：就是说这个曲线能不能很好的描述某些样本，并且有比较好的泛化能力。 过拟合（Overfitting）： 所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。过拟合就是学到了很多没必要的特征，比如你说的长得像猫的狗，和长得像狗的猫，其实
动手学深度学习之过拟合与欠拟合
程序猿一帆
02-17 1487
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动手学深度学习03：过拟合与欠拟合区别和解决方案
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问题：拿到一个图，不怎么怎么区分是过拟合还是欠拟合 图1： 图2： 图3： 1.观察图： 图1：train loss>>test loss 训练误差（10^3）较大 图2：test loss >> train loss 训练误差（10^1）较小 图3: test loss = train loss 2.得出： 图1 模型训练还没得到较好结果，因此欠拟合 图2...
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过拟合和欠拟合学习笔记
01-20
欠拟合 模型无法得到较低的训练误差（模型在训练数据集上表现出的误差），这一现象称作欠拟合（underfitting） 过拟合 过拟合得问题指的是模型在测试集上的结果不好，训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大。 解决过拟合得问题通常可以通过增加数据量，另外还可以用正则化的方法。 正则化 L2范数正则化 通常指得是L2范数正则化，是在损失函数中再加一个正则项λ2n\frac{λ}{2n}2nλ​，其中超参数λ>0λ>0λ>0，损失函数如下 J(W,b)+λ2n∣w∣2J(W,b)+\frac{λ}{2n}|w|^2J(W,b)+2nλ​∣w∣2， L2范数表示向量元素的平方和再开平方。
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01-20
过拟合与欠拟合 专业名词解释： 泛化误差（generalization error）：指模型在任意一个测试数据样本上表现出来的误差的期望，我们通常用测试集上的误差来近似看待. 验证集（validation set）：预留一部分训练数据集...
【机器学习:九、过拟合与欠拟合及其解决办法】
计算机领域博客，与时俱进的思想与技术。
01-09 1688
过拟合是指模型对训练数据过度拟合，导致模型学到了数据中的噪声或异常点，而无法很好地泛化到新数据。欠拟合是指模型无法捕捉数据的复杂模式，导致无法很好地拟合训练数据和测试数据。正则化是一种通过在损失函数中加入惩罚项来控制模型复杂度的方法，目的是降低模型对训练数据的过拟合程度。过拟合与欠拟合是机器学习模型训练中的关键问题。正则化提供了一种有效的手段，帮助模型在复杂数据中找到适当的复杂度平衡。
【机器学习】过拟合与欠拟合的判断标准
断桥残雪D的博客
07-30 5031
用学习曲线 learning curve 来判别过拟合问题 https://blog.youkuaiyun.com/aliceyangxi1987/article/details/73598857
1.5 欠拟合和过拟合
Doctor_Wei的博客
12-13 1125
1.5 欠拟合和过拟合 欠拟合（Underfitting）：选择的模型过于简单，以致于模型对训练集和未知数据的预测都很差的现象。 过拟合（Overfitting）：选择的模型过于复杂（所包含的参数过多），以致于模型对训练集的预测很好，但对未知数据预测很差的现象（泛化能力差）。 过拟合可以通过观测训练集和验证集的loss变化判断：随着epoch或step的增加，训练集 loss不断下降，而验证集loss先下降后抬升。 解决过拟合和欠拟合的方法 #mermaid-svg-PIgv01fGrHf6DRYA
计算机视觉2.17.1：过拟合与欠拟合
你的深度学习小站
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1. 什么是欠拟合和过拟合？ 当你的模型在数据集上不能获得足够低的loss时，就出现了欠拟合。这种情况下，你的模型未能学习到训练数据中潜在的模式。 当我们的学习将训练数据的模式学习的太好了，但不能泛化于验证集，叫做过拟合。 因此，我门在训练机器学习模型时的目标是： 尽可能降低训练训练loss 确保训练loss和测试loss之间的间隙足够小 我们可以通过调整神经网络的容量来控制模型是否欠拟合或者过拟合。 通过增加网络层数和神经元个数来增加容量。 通过删除网络层数和神经元、实施正则技术（weight de
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11-07 4072
什么是欠拟合 训练样本被提取的特征比较少，导致训练出来的模型不能很好地匹配，表现得很差，甚至样本本身都无法高效的识别 什么是过拟合 所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。过拟合就是学到了很多没必要的特征，遇到了新样本这些错误的特征就没有什么用了。所以过拟合就是表现为训练的时候效果很好(因为神经网络已经学到了很多有用没用的...
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