深度學習防止過擬合的方法

見https://blog.csdn.net/taoyanqi8932/article/details/71101699 過擬合即在訓練誤差很小,而泛化誤差很大,因爲模型可能過於的複雜,使其」記住」了訓練樣本,然而其泛化誤差卻很高,在傳統的機器學習方法中有很大防止過擬合的方法,同樣這些方法很多也適合用於深度學習中,同時深度學習中又有一些獨特的防止過擬合的方法,下面對其進行簡單的梳理. 1. 參數範

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