深度學習的過擬合與欠擬合問題的介紹與解決方案

文章目錄 過擬合與欠擬合 一、神經網絡模型的表現能力 二、欠擬合 三，過擬合 四，過擬合的解決方法 針對數據集的處理： 針對降低模型的複雜度的處理： 另一種常見的方法——Dropout 針對動量的處理： 過擬合與欠擬合 提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例可供參考 一、神經網絡模型的表現能力 神經網絡的表現能力與所選取的公式有很大關係，例如之前一直用來論述的線性模型Y=W*X+b。先將公式用多項

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