防止神經網絡過擬合的五種方法

過擬合 在訓練神經網絡模型時，我們經常會遇到模型在訓練集上預測準確度很高，但是在測試集上預測準確率很低，這種現象我們叫做過擬合 過擬合通常是由於模型過於複雜造成的接下來我們將介紹五種防止模型過擬合的方法。 1、簡化模型 處理過度擬合的第一個想到的是降低模型的複雜性。爲了降低複雜度，我們可以簡單地刪除神經網絡層數或減少神經元數量以使網絡更小。在執行此操作時，重要的是計算神經網絡中涉及的各個層的輸入和

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