在Ng Andrew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），以确定模型是否具有较高的偏差或方差。
但是，我正在使用Tensorflow训练我的模型，看到我的验证损失在增加，而训练损失却在减少。据我了解，这意味着我的模型过度拟合，因此我有很大的差异。还有绘制学习曲线的理由吗？
答案 0 :(得分：1)
是的，但是不是仅用于识别过度拟合。但是无论如何，绘图只是一种看数字的好方法，有时它可以为您提供洞察力。如果要同时监视训练/验证上的损失–显然，您正在查看的是相同数据。
关于安德鲁的想法–我建议他向安德鲁学习深度学习课程，他阐明在现代应用程序（DL +大量数据，我相信这是您的情况）中，偏差并不是方差相反。