【深度學習】模型選擇、欠/過擬合和感受野（三）

【深度學習】模型選擇、欠/過擬合和感受野（三） 寫在最前面的話：這一篇文章要整理的知識點有點稀疏，內容不是很多。 模型選擇 在深度學習中，不同的參數設置，不同的隱層數量對模型都有相應的影響，但是經過訓練後，它們最終都可以達到相同的實驗結果，那麼我們該如何對這些模型作選擇呢，對不同的條件下的模型選出一個相對較好的模型？其實，模型的選擇方式可以通過超參數的設置，模型的容量、驗證集的情況來定。 泛化能力

>>阅读原文<<