2025年3月3日
利用交叉熵评估损失平坦度
摘要： 背景介绍 在进行模型训练的时候，我们通常假设训练集和测试集是独立同分布的。可事实上，两个数据集往往难以做到完全同分布，这也是有时候训练集效果很好，但是测试集效果稍差的原因之一（当然，最可能的是过拟合了）。在同一个域（可以简单把“域”理解为同一个数据集）的数据集都存在这个问题，在不同域的数据集更是如此 阅读全文
posted @ 2025-03-03 21:07 顾子郤 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)