深度學習中常見的過擬合方法

前言 機器學習的主要挑戰在於在未見過的數據輸入上表現良好，這就是泛化（generalization）能力。由於我們的機器學習模型都是從訓練集中學習參數得到的，如何確保其在測試集上表現良好呢？ 量化模型在訓練集和測試集上的表現，分別成爲訓練誤差（training error）和測試誤差（test error），後者也稱爲泛華誤差（generalization error）。理想的模型就是在最小化訓練

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