欠拟合

欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差，即，模型在训练集上表现很差，没有学习到数据背后的规律。

解决欠拟合的方法

• 添加新特征，挖掘“上下文特征”、“组合特征”
• 增加模型复杂度
• 减少正则化系数

overfit

model

1. 减少参数量，降低复杂度
2. 加入BN和Dropout等网络层

optimal

加入正则项，如针对问题设计的正则化算子、常见的L1正则等

data

加大数据量、数据增广等