摘要：
# 交叉验证 在实际情况中，数据集是分为训练集和测试集的。而测试集通常被用户保留，并不对外公开，以防止在测试模型时作弊，故意使用让模型效果更好的数据进行测试，以至于模型遇上新的数据效果很差。 
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摘要：
# 测试 从图中我们可以发现，随着训练次数的增加，Loss越来越小，准确率也是越来越高·。但是在到达某个节点后，随着训练次数的增多Loss反而不稳定起来，准确率也发生波动。所以说明模型的训练并不是次数越多越好。这是因为对于同一个训练集，不断地训练会让模型记住这些样本的一些表面属性，使其在新的数据集上 阅读全文
posted @ 2023-05-31 21:32
同淋雪
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