深度學習模型提升性能的策略

文章目錄 角度1 缺乏可用於訓練的數據 過擬合 欠擬合 訓練時間長 角度2 從數據上提升性能 從算法上提升性能 從算法調優上提升性能 從模型融合上提升性能 角度1 缺乏可用於訓練的數據 一般來說，數據越多，模型的性能就越好。缺乏數據的問題是，我們的深度學習模型可能無法從數據中學習模式或功能，因此它可能無法在未看到的數據上提供良好的性能。 我們可以利用數據增強技術來代替花費數天時間來收集數據。 數據

>>阅读原文<<