Deep Learning 基礎 -- 防止過擬合/預訓練模型
Deep Learning 基礎 – 防止過擬合/預訓練模型 Tags： Deep_Learning 本文主要包含如下內容： Deep Learning 基礎 – 防止過擬合/預訓練模型 發生過擬合的原因 防止過擬合（過擬合無法避免） 引入正則化 Dropout 提前終止 交叉驗證 增加樣本量(數據增廣) 批量歸一化(BN:Batch Normalization) 預訓練模型/遷移學習 發生過擬合
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