当前提示学习的问题(a)Top:在CoOp和CoCoOp的训练过程中，基类的测试准确率先提高后下降。(b)底部:新类别的测试精度不断下降，远低于零样本CLIP。为什么CoOp会过度拟合根据第4-A节给出的观察结果，我们从早期和后期训练阶段({

在机器学习中，过拟合模型通常被视为一个问题，但它们在多个方面也具有实际应用价值。以下是对利用过拟合模型进行调试、教学、基准测试、竞赛、特征重要性分析、对抗性测试、模型集成、迁移学习等方法的总结。首先，调试和理解模型行为是一个重要应用领域。通过分析过拟合模型在

过拟合（Overfitting）是机器学习中的一个重要概念，它指的是模型在训练数据上表现得过于优秀，以至于在训练集上达到了很高的准确率，但在未见过的数据（测试集或实际应用中的数据）上表现却大幅下降的现象。这通常意味着模型学习到了训练数据中的噪声或细节，而非数据的通用规律。过拟合的原

为什么正则化有利于预防过拟合呢？通过两个例子来直观体会一下。左图是高偏差，右图是高方差，中间是JustRight。现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可

机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探1.从多项式曲线拟合中的过拟合问题说起我们以一个简单的回归问题开始，说明许多关键的概念。假设我们观察到一个实值输入变量x，我们想使用这个观察来预测实值

  对Week12-Week16做简单的总结，不仔细看所有细节。大体内容：借由非线性分类模型引出Overfitting的问题，从而提出Regularization和Validation，以及机器学习中三个原则。非线性

上节课我们主要介绍了非线性分类模型，通过非线性变换，将非线性模型映射到另一个空间，转换为线性模型，再来进行分类，分析了非线性变换可能会使计算复杂度增加。本节课介绍这种模型

一、欠/过拟合问题（Underfitting/OverfittingProblem）欠拟合拟合偏差非常大，用于预测时误差也会非常大。过拟合方差非常大，即拟合曲线与训练数据拟合得非常好以至于