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神经网络 训练误差很低 而进行验证误差较高
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C++编的神经网络，训练误差很低 而进行验证误差较高。 如果通过调整动量系数、学习速率一系列参数把验证误差控制在一个基本可以接受的范围，那么会发现训练误差上涨。 这就是传说中的过拟合么？还是这么回事？ 我见过把数据分为三组的 第一组（60%）进行训练，误差Mse1 第二组（20%）进行矫正，利用第一组得到的权值计算得到误差Mse2 第三组（20%）进行验证，误差Mse3 通过控制Mse1与Mse2之和控制Mse3。可行否？ |
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