训练集和验证集对比后可以证明不是过拟合吗
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发布时间：2023-08-09 19:42
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时间：2024-06-12 15:51
训练集和验证集的性能对比：若有分离的训练集和验证集，可以通过比较模型在训练集和验证集上的性能来判断是否过拟合。若模型在训练集上表现很好，但在验证集上性能较差，可能存在过拟合现象。反之不存在过拟合现象。
训练集:用于模型拟合的数据样本，即用于训练的样本集合，主要用来训练神经网络中的参数，验证集。验证集：模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。
