如何防止过拟合及欠拟合
1 过拟合 1.1 定义 是指模型对于训练数据拟合呈现过当的情况，反映到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集上的表现较差。结果就是训练出的模型泛化能力差。 1.2 如何防止过拟合 防止过拟合的方法有4种： 1）增加训练集数据； 该方式是从数据入手，将更多的数据参与到模型 ...
原文：如何防止过拟合
防止过拟合 可以通过 增加augmentation flip imgaug 增加pooling 因为没有参数 增加l 正则化 lr正则化，就是l 范数，所以增加了l 范数loss会变成这样 loss L lmda w l 范数就是 ..... 即所有数的平方和 求导就是w w alpha dw lmda w 这样的好处就是让每一个节点尽量低，相当于起到删除节点的作用 设置droupout 想必不用 ...
2019-03-19 19:41 0 525 推荐指数：
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