网络是过拟合还是欠拟合是怎么判断的呢?

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MAT之NN:实现BP神经网络的回归拟合,基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比

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输出结果实现代码load spectra_data.matplot(NIR')  title('Near infrared spectrum curve—Jason niu')temp = randperm(size(NIR,1));P_train = NIR(temp(1:50),:)'...

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深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

       在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合,并改善模型对新数据的性能。 ...

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