深度學習——防止過擬合

1. 模型容量 2. 劃分數據集 3. 提前停止 4. 正則化 5. Dropout 6. 數據增強 增加數據集大小是解決過擬合最重要的途徑。但是收集樣本數據和標註往往是代價昂貴的，在有限的數據集上，通過數據增強技術可以增加訓練的樣本數量，獲得一定程度上的性能提升

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