深度學習 解決過擬合問題

一、問題 在深度學習時，一般將數據集劃分成訓練集和測試集。如果最終的訓練結果不滿意，一般就是以下兩種情況： （1）訓練集的準確率不高，測試集的準確率也不高；（欠擬合） （2）訓練集的準確率非常高，測試集的準確率比訓練集差上許多。（過擬合） 對於第（1）種情況，一般是因爲模型自身的問題，比如模型本身選擇的不對，模型的類型不對或者模型的深度太淺了，需要重新選擇合適的模型。 對於第（2）種情況，通過訓練

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