Keras過擬合相關解決辦法

向AI轉型的程序員都關注了這個號???????????? 機器學習AI算法工程   公衆號：datayx 這種過擬合的處理稱爲正則化。我們來學習一些最常用的正則化技術，並將其應用於實踐中。        1.縮小神經網絡的規模 防止過擬合最簡單的方法是縮小模型的規模：模型中的可學習的參數數量（由層數和每層節點數決定）。在深度學習中，模型中參數的數量通常被稱爲模型的能力。直觀地說，擁有更多參數的模型

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