PyTorch 深度學習的技巧

7. 深度學習的技巧 過擬合與欠擬合 欠擬合 過擬合 交叉驗證 數據劃分 K-flod 交叉驗證 正則化 奧卡姆剃刀原理 防止過擬合的方法 正則化 L1範數 L2範數 動量與學習率衰減 動量 學習率衰減 提前停止更新與 dropout 提前停止更新 dropout 過擬合與欠擬合 欠擬合 模 型 簡 單 ， 表 達 能 力 不 夠 ， 導 致 欠 擬 合. 過擬合 現 實 生 活 中 更 多 地

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