深度学习中的正则化通俗解释：
拟合：模型刚好可以拟合数据，是训练的理想状态。
欠拟合：模型的拟合程度较低，没有学习到数据间的通用规律。
过拟合：指分类器过度严格的拟合了数据，反而使其失去了泛化（generalization）能力。
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深度学习中的正则化通俗解释
作者：云创智学|发布时间：2021-12-17 11:03:58.0|来源：云创智学
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