過擬合及常見處理辦法整理

    訓練網絡時，遇到過擬合問題，查找後，整理成文檔，便於查看。 判斷方法 過擬合（over-fitting），機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證數據集以及測試數據集中表現不佳。出現這種現象的主要原因是訓練數據中存在噪音或者訓練數據太少。 過擬合問題，根本的原因則是特徵維度(或參數)過多，導致擬合的函數完美的經過訓練集，但是對新數據的預測結果則較差。 常見原因

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