过拟合在测试集上的表现,利用卷积性质求卷积

如何判断卷积神经网络是否过拟合

原则上RSquare值越高（越接近1），拟合性越好，自变量对因变量的解释越充分。但最重要的是看sig值，小于0.05，达到显著水平才有意义。

可以看回你spss的结果，对应regression的sig值如果是小于0.05的，就可以了。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

什么是「过拟合」,如何判断,常见的原因是什么？

AI发猫。

从标准定义来说，过拟合是指，给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。

判断方法是，模型在验证集合上和训练集合上表现都很好，而在测试集合上变现很差。常见原因主要是学习过度和样本特征不均衡，如果细分，还可以包括（并未能列举全部原因）。

1、建模样本选取有误，样本标签错误等，导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则。2、样本噪音干扰过大，使得机器将学习了噪音，还认为是特征，从而扰乱了预设的分类规则。

3、假设的模型无法合理存在，或者说是假设成立的条件实际并不成立。4、参数太多，模型复杂度过高。

5、对于tree-based模型，如果我们对于其深度