获得更多训练示例：修复高方差
尝试较小的特征集：修复高方差
添加特征：修复高偏差
添加多项式特征：修复高偏差
减少λ：修复高偏差
增加λ：修正高方差。
诊断神经网络
1.具有较少参数的神经网络易于欠拟合。 它的计算成本也更低。
2.具有更多参数的大型神经网络易于过度拟合。 它的计算成本也很高。 在这种情况下，您可以使用正则化（增加λ）来解决过度拟合问题。
使用单个隐藏层是一个很好的启动默认值。 您可以使用交叉验证集在多个隐藏层上训练您的神经网络。 然后，您可以选择性能最佳的那个。
神经网络过拟合
模型复杂性效应：
1.低阶多项式（低模型复杂度）具有高偏差和低方差。 在这种情况下，模型非常一致。
2.高阶多项式（高模型复杂度）非常适合训练数据，测试数据非常差。 这些对训练数据的偏差很小，但方差很大。
实际上，我们希望选择介于两者之间的模型，这可以很好地推广，但也能很好地拟合数据。
2018-12-27 二毛：8.5/0.16 黑土：13/0.32
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2018-12-27, starting at 2018-10-08, 新概念英语第二册 Lesson 81 Es...
By 2018-12-27 1、防火墙配置文件保存于： 2、开机自启配置： 3、赋予执行权限:
中证煤炭(SZ399998)- 2018-12-27日，当前值：8.3515，平均值：20.22，中位数：17.7...
焦点网络初级11期（信阳）刘鸿梅 2018-12-27 周四 坚持原创分享第142天
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