深度學習--防止過擬合的幾種方法

本博客僅爲作者記錄筆記之用，不免有很多細節不對之處。還望各位看官能夠見諒，歡迎批評指正。   在機器學習和深度學習中，過擬合是一個十分常見的問題，一旦模型過擬合了，可能這個模型就無法適用於業務場景中了。所以爲了降低產生過擬合的風險，機器學習中的大牛們提出了以下幾種方法供大家使用： 引入正則化 Dropout 提前終止訓練 增加樣本量   本文將對這5種方法進行簡單的講解分析。 1. 正則化   正

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