很多新入门的朋友对过拟合有误解

首先，过拟合发生的具体表现为在训练集上的准确率很好，将近100%，但是在测试集上准确率很低。假如你的训练集loss很大准确率很低，那只是说明你是欠拟合。

当遇到欠拟合的时候，可以试着调整学习率已经学习率衰减率，前期可以设置较大点的学习率，是的模型学习速度快点。后期学习率衰减到一个较小值，可以让模型找到最优解或者局部最优解。当然，也跟优化器的性能有关

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当发生过拟合的时候，看看自己有没有加入dropout，一般加入了dropout就不会发生过拟合了，正则化加入有时候会影响模型实际的性能

当数据集比较大的时候想要过拟合其实比较困难

老哥，二分类样本不均衡如何解决啊？我的输出老是一边倒

训练准确率低于验证准确率是怎么回事

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