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：防止過擬合措施
轉自：https: blog.csdn.net u article details 正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 在訓練數據不夠多時，或者overtraining時，常常會導致overfitting 過擬合 。其直觀的表現如下圖所示，隨着訓練過程的進行，模型復雜度增加，在training data上的error漸漸減小，但是在驗證集上的error卻反而漸漸增大 因為訓練出來的網絡過擬合了訓 ...
2018-08-16 20:20 0 2857 推薦指數：
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