过拟合诊断

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🔍 过拟合诊断

根据训练/验证损失判断过拟合程度。

📐 计算公式与说明

过拟合：训练表现远好于验证表现

准确率差距 >10% 或损失差距 >0.3 通常视为过拟合信号。

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🎲 Dropout 保留期望Dropout 保留期望 🔧 L1 L2 正则化惩罚L1 L2 正则化惩罚 📥 RAG 召回率RAG 召回率 📈 ROC AUC 近似ROC AUC 近似 R ReLU 与 LeakyReLUR ReLU 与 LeakyReLU S Sigmoid 输出S Sigmoid 输出