5. 过拟合相关问题_如何解决过拟合的问题

作者：IT小白 | 2024-04-01 09:46:01

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如何解决过拟合的问题

1 什么是过拟合：

是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进⾏了很好的拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的测试数据上表现不佳的现象。什么是⽋拟合：训练的模型在训练集上⾯的表现很差，在验证集上⾯的表现也很差 原因：训练的模型太简单，最通⽤的特征模型都没有学习到

2 过拟合的原因：

训练数据太少（比如只有几百组）
模型的复杂度太高。

3 解决方法：

数据扩充、数据增强、更换小网络、正则化、dropout、batch normalization

数据：增加数据、数据增强（随机旋转、翻转、剪裁等）
使用正则化：L1,L2

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