深度學習中的過擬合問題解決方法。keras 解決

在進行深度學習訓練時，過擬合問題是一個比較常見的問題。在面對過擬合問題是基本上有一些解決辦法.如果出現過擬合可以從以下幾個方面來嘗試解決 增加數據量 使用正則化 使用dropout 縮小網絡規模 1 增加數據量 一般出現過擬合的問題總的來說，可以說是數據量不夠導致。由於數據量過少，而網絡的參數也過多從而容易導致過擬合的出現。因此在出現過擬合之後，要想想是否是整個數據的數據量不夠。如果真的出現這種情

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