摘要: 正则化技术 # 1.过拟合 正则化技术用来防止过拟合。 所谓过拟合即训练过程中,训练集上的误差持续减少,而与此同时测试集上的误差增大的现象。 目标是追求模型对于没有见过的数据的预测效果(即泛化能力),而不是追求完全拟合训练数据 防止过拟合的方法 * 获取更多的数据 * 选择更合适的网络模型 * 早停 阅读全文
posted @ 2023-02-05 11:56 dctwan 阅读(82) 评论(0) 推荐(0) 编辑