如何解決過擬合問題？

如何下降過擬合？這是深度學習中很是重要的問題。關於過擬合的相關概念和過擬合帶來的危害，可參考筆者以前的博客：過擬合與欠擬合簡要總結。web 如何解決過擬合？ 1. 獲取和使用更多的數據集 對於解決過擬合的辦法就是給與足夠多的數據集，讓模型在更可能多的數據上進行「觀察」和擬合，從而不斷修正本身。然而事實上，收集無限多的數據集幾乎是不可能的，所以一個經常使用的辦法就是調整已有的數據，添加大量的「噪音」

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