如何防止過擬合
防止過擬合 可以通過 １ 增加augmentation(flip imgaug) 2 增加pooling(因為沒有參數) ３ 增加l2正則化 lr正則化，就是l2范數，所以增加了l2范數loss會變成這樣 loss = L + lmda/2 * ||w|| l2范數 ...
原文：tensorflow-如何防止過擬合
回歸：過擬合情況 分類過擬合 防止過擬合的方法有三種： 增加數據集 添加正則項 Dropout,意思就是訓練的時候隱層神經元每次隨機抽取部分參與訓練。部分不參與 最后對之前普通神經網絡分類mnist數據集的代碼進行優化，初始化權重參數的時候采用截斷正態分布，偏置項加常數，采用dropout防止過擬合，加 層隱層神經元，最后的准確率達到 以上。代碼如下 結果如下 ...
2017-12-14 10:02 0 1113 推薦指數：
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