欠拟合 模型无法得到较低的训练误差（模型在训练数据集上表现出的误差），这一现象称作欠拟合（underfitting） 过拟合 过拟合得问题指的是模型在测试集上的结果不好，训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大。 解决过拟合得问题通常可以通过增加数据量，另外还可以用正则化的方法。 正则化 L2范数正则化 通常指得是L2范数正则化，是在损失函数中再加一个正则项λ2n\frac{λ}{2n}2nλ​，其中超参数λ>0λ>0λ>0，损失函数如下 J(W,b)+λ2n∣w∣2J(W,b)+\frac{λ}{2n}|w|^2J(W,b)+2nλ​∣w∣2， L2范数表示向量元素的平方和再开平方。

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