神經網絡過擬合問題
在訓練數據不夠多，網絡結構很復雜，或者overtraining時，可能會產生過擬合問題。 一般我們會將整個數據集分為訓練集training data、validation data，testing data。這個validation data是什么？它其實就是用來避免過擬合的，在訓練 ...
原文：神經網絡防止過擬合的方法
知乎上的回答：https: www.zhihu.com question 深度學習防止過擬合的方法 過擬合即在訓練誤差很小,而泛化誤差很大,因為模型可能過於的復雜,使其 記住 了訓練樣本,然而其泛化誤差卻很高,在傳統的機器學習方法中有很大防止過擬合的方法,同樣這些方法很多也適合用於深度學習中,同時深度學習中又有一些獨特的防止過擬合的方法,下面對其進行簡單的梳理. . 參數范數懲罰 范數正則化是一種 ...
2018-05-05 10:05 0 15212 推薦指數：
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