2017年10月8日
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力
摘要： 在机器学习各种模型训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集 阅读全文
posted @ 2017-10-08 19:50 木易修 阅读(362) 评论(1) 推荐(0) 编辑