应用深度卷积神经网络对遥感图像进行分类时，（）方法可以有效防

[不定项选择题]

应用深度卷积神经网络对遥感图像进行分类时，（）方法可以有效防止模型过拟合

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Data Augmentation
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Batch Normalization
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Regularization
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Dropout
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Early Stopping
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查看正确选项

牛客419578332号

Data Augmentation（数据增强）：通过对训练数据进行随机变换（如旋转、翻转、缩放等）来增加训练样本的多样性，从而减少过拟合风险。
Regularization（正则化）：正则化技术如L1正则化和L2正则化可以添加到模型的损失函数中，以减小模型的复杂度，防止过度拟合。
Dropout（随机失活）：在训练过程中，通过随机关闭一部分神经元来减少神经网络的复杂性，防止过拟合。
Early Stopping（早停止）：在训练过程中监控验证集的性能，一旦性能开始下降，就停止训练，以防止模型过拟合训练数据。

Batch Normalization（批标准化）虽然在训练中有正则化的效果，但它的主要目的是加速训练和提高模型的稳定性，而不是专门用于防止过拟合。

发表于 2023-09-03 18:59:14 回复(0)

cherry_y

batch normalization不能防止过拟合？

发表于 2020-12-06 17:02:01 回复(0)

xcsf

过拟合出现原因：1.训练数据过少。2.全连接神经网络中参数增多也会导致过拟合问题（还可以导致计算速度减慢）

解决办法：

data augmentation:大量数据带来的特征多样性有助于充分利用所有的训练参数。

regularization：正则化

early stopping：提前终止，另一种正则化方法。就是在训练集和验证集上，一次迭代之后计算各自的错误率，当在验证集上的错误率最小，在没开始增大之前停止训练。

dropout：CNN训练过程中使用dropout是在每次训练过程中随机将部分神经元的权重置为0，即让一些神经元失效，这样可以缩减参数量，避免过拟合，关于dropout为什么有效，有两种观点：
1）每次迭代随机使部分神经元失效使得模型的多样性增强，获得了类似多个模型ensemble的效果，避免过拟合
2）dropout其实也是一个data augmentation的过程，它导致了稀疏性，使得局部数据簇差异性更加明显，这也是其能够防止过拟合的原因

发表于 2020-03-14 14:06:45 回复(1)

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