overfit

所谓过拟合（Overfit），是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据 …

或者说形成了过度拟合(Overfit)的情况。处理过度拟合的问题通常有以下几个思路：其一是保留数据，也就是Hold-Out，Cross-…

...但是可能会影响网络的学习收敛情况，而且还可能会因为过适应(Overfit)而失去泛化能力。