,这是一个常见的现象,被称为过拟合(overfitting)。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好,但在未见过的数据上表现较差的情况。
过拟合的原因是模型过于复杂,过度拟合了训练数据中的噪声和细节,导致对未见过的数据的泛化能力下降。为了解决过拟合问题,可以采取以下方法:
对于验证损失持续减少而训练损失开始增加的情况,可以考虑以上方法来解决过拟合问题。在腾讯云的云计算平台中,可以使用腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform)来进行模型训练和优化。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具,可以帮助用户解决过拟合等常见问题。
参考链接:
没有搜到相关的沙龙
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云