Question

神经网络,什么过拟合?,什么是欠拟合?

Answer 1

欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。

考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。

可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟合函数低很多，则为欠拟合。

简介

人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络（也称为多层感知机网络）和反馈型网络（也称为Hopfield网络）两大类，前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统，后者则是一类大规模的非线性动力学系统。

按照学习方式，人工神经网络又可分为有监督学习、非监督和半监督学习三类；按工作方式则可分为确定性和随机性两类；按时间特性还可分为连续型或离散型两类，等等。