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防止过拟合有哪些方法

[问答题]

防止过拟合有哪些方法

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MuMaXu头像 MuMaXu

获取更多数据

从数据源头获取更多数据

根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据

数据增强（Data Augmentation）

使用合适的模型

网络结构 Architecture

这个很好理解，减少网络的层数、神经元个数等均可以限制网络的拟合能力；

训练时间 Early stopping

当训练集的误差在不停地减小，而测试集误差由下降到上升了，在上升的这个临界点就开始停止就行了

限制权值 Weight-decay，也叫正则化（regularization）

结合多种模型

简而言之，训练多个模型，以每个模型的平均输出作为结果。

Dropout

bagging

来源于博客

发表于 2019-05-10 13:56:53 回复(0)
来个天降offer吧～～头像 来个天降offer吧～～
dropout l1l2正则化 网络bagging batch normalization
编辑于 2019-04-17 22:02:28 回复(0)
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问题信息

上传者：小小
难度：
2条回答 787浏览

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