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欠拟合训练误差较大，测试误差较小。

当欠拟合发生时，模型还没有充分学习训练集中基本有效信息，导致训练误差太大。测试误差也会较大

缩小训练误差与测试误差间的差距会产生过拟合，防止过拟合的方法包括（）。

在机器学习中，过拟合所表现的就是模型训练时的误差很小，但在测试的 时候误差很大，对于产生这种现象一下说法正确的是 。

BP神经网络经常遭遇（），其训练误差持续降低，但测试误差却可能上升。