【深度学习中偏差和方差的区别】解释一
**偏差（Bias）: **描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距 。偏差越大，越偏离真实数据，在下图中的表现也就是数据点离红圆心的距离 。
**方差（）：**描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离 。方差越大，数据点的分布越分散 。

文章插图
解释二
**偏差（Bias）：**在深度学习里，表示的就是训练集上训练误差的大小 。
**方差（）：**在深度学习里，表示的就是训练集上误差和验证集上误差的差距，差距越大，方差就越高，也就越形成过拟合 。

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