過擬合 (Overfitting)在機器學習和深度學習中的解決方式

學習資料: Tensorflow: dropout 教程 PyTorch: dropout 教程 Theano: l1 l2 regularization 教程 解決方法    方法一: 增加數據量, 大部分過擬合產生的原因是因爲數據量太少了. 如果我們有成千上萬的數據, 紅線也會慢慢被拉直, 變得沒那麼扭曲 . 方法二：   運用正規化. L1, l2 regularization等等, 這些方

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