深度學習中過擬合與防止過擬合的方法

1.什麼是過擬合？html 過擬合（overfitting）是指在模型參數擬合過程當中的問題，因爲訓練數據包含抽樣偏差，訓練時，複雜的模型將抽樣偏差也考慮在內，將抽樣偏差也進行了很好的擬合。算法 具體表現就是最終模型在訓練集上效果好；在測試集上效果差。模型泛化能力弱。數據庫 2.過擬合產生的緣由？網絡 （1）在對模型進行訓練時，有可能遇到訓練數據不夠，即訓練數據沒法對整個數據的分佈進行估計的時候學

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