动手学深度学习习题2

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《动手学》：过拟合、欠拟合及其解决方案
1. 关于验证数据集的描述错误的是：

答案：测试数据集可以用来调节模型参数。

解析：测试数据集不可以用来调节模型参数, 如果使用测试数据集调节模型参数可能会导致一定程度的过拟合, 此时将不能用测试误差来近似泛化误差。

B 验证数据集可用于调节模型参数;
C 当数据量较少时采用k折交叉验证是一种常用的方法;
D k折交叉验证将把待分类样本划分为若干个互斥的训练子集与检验子集, 并在每个子集中轮流进行检验与训练。

2. 关于过拟合、欠拟合概念的描述错误的是：

在某些情况下，模型可能会出现过拟合作与欠拟合作存的情况。

过度配合是指该模型在 training 数据集 上表现出色（low training error），但在面对新的测试数据时却表现不佳（high generalization error）。

当 model 无法有效学习 data patterns 时，在 training 集上的 performance 会较差（high training error）。

欠配合是指 model 在 t