神经网络防止过拟合的方法
知乎上的回答：https://www.zhihu.com/question/59201590 深度学习防止过拟合的方法 过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,使其”记住”了训练样本,然而其泛化误差却很高,在传统的机器学习方法中有很大防止过拟合的方法 ...
原文：在边缘设备上拟合大型神经网络的方法总结
前言： 对于任何想要创建可扩展服务的人来说，部署大内存的深度学习算法是一项挑战。从长远来看，云服务是昂贵的。在边缘设备上离线部署模型更便宜，并且还有其他好处。唯一的缺点是它们缺乏内存和计算能力。 本文探讨了一些可用于在内存受限设置中拟合神经网络的技术。不同的技术用于 训练 和 推理 阶段，因此分别讨论。 Training 某些应用程序需要在线学习。也就是说，模型会根据反馈或附加数据进行改进。在边缘 ...
2021-06-03 22:15 0 232 推荐指数：
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