为什么需要学习曲线来确定神经网络是否具有高偏差或方差？答案

【问题标题】：Why is a learning curve necessary to determine if a neural network has high bias or variance?为什么需要学习曲线来确定神经网络是否具有高偏差或方差？
【发布时间】：2019-03-31 14:48:33
【问题描述】：

在 Andrew Ng 的机器学习课程中，建议您绘制学习曲线（训练集大小与成本）以确定您的模型是否具有高偏差或方差。

但是，我正在使用 Tensorflow 训练我的模型，发现我的验证损失在增加，而我的训练损失在减少。我的理解是，这意味着我的模型过度拟合，因此我的方差很大。是否还有理由绘制学习曲线？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning neural-network

【解决方案1】：

是的，有，但它不仅仅用于发现过度拟合。但无论如何，绘图只是查看数字的奇特方式，有时它会给你洞察力。如果您同时监控训练/验证的损失 - 显然您正在查看相同的数据。

关于 Andrew 的想法 - 我建议研究他的深度学习课程，他澄清说，在现代应用程序中（DL + 大量数据，我相信这是你的情况）偏差不是方差的对立面。

【讨论】：