過擬合 及 解決方法

什麼是過擬合？ 網絡對當前訓練的數據分類效果特別好；但是對測試數據的分類效果卻不好的現象。 神經網絡過擬合的現象非常非常普遍，而這種現象導致的結果也是非常嚴重的。 解決方法：正則化  對網絡的權重參數進行懲罰。 圖一過擬合現象非常嚴重，泛化能力比較弱，主要是懲罰因子比較小，多網絡權重參數懲罰力度過小導致的，圖二稍微過擬合，圖三的效果就比較好，泛化能力比較強。

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