如何防止过拟合
防止过拟合 可以通过 １ 增加augmentation(flip imgaug) 2 增加pooling(因为没有参数) ３ 增加l2正则化 lr正则化，就是l2范数，所以增加了l2范数loss会变成这样 loss = L + lmda/2 * ||w|| l2范数 ...
原文：tensorflow-如何防止过拟合
回归：过拟合情况 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种： 增加数据集 添加正则项 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练。部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化，初始化权重参数的时候采用截断正态分布，偏置项加常数，采用dropout防止过拟合，加 层隐层神经元，最后的准确率达到 以上。代码如下 结果如下 ...
2017-12-14 10:02 0 1113 推荐指数：
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