摘要： 模型有过拟合的现象，过拟合怎么办？ 降低模型复杂度 增加更多的训练数据：使用更大的数据集训练模型 数据增强 正则化：L1、L2、添加BN层 添加Dropout策略 Early Stopping 重新清洗数据：把明显异常的数据剔除 使用集成学习方法：把多个模型集成在一起，降低单个模型的过拟合风险 L1 阅读全文