深度学习中的偏差和方差

移动开发 2023-07-16 00:43:18 阅读次数: 0

偏差和方差的意义

深度学习中，偏差指的是预测值和真实值之间的误差，方差可以理解为训练数据集精度和测试数据集精度之间的差异。下表则表示在训练神经网络时可能出现的结果，低偏差低方差则是我们期待的结果。

1	2	3	4	5
训练集误差	10%	10%	1%	1%
测试集误差	20%	10.5%	20%	1.5%
结果	高偏差高方差	高偏差低方差	低偏差高方差	低偏差低方差

用图片表示则如下图，图1为欠拟合，可以理解为是高偏差低方差，图3是过拟合，可以理解为是低偏差高方差，这两种结果都不是最优的状态。图2则为可以理解为低偏差低方差，是比较好的拟合。

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