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【跟马少平老师学AI】-【神经网络是怎么实现的】（六）过拟合问题
作者：凡人多烦事01 | 2024-05-03 20:32:58
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【跟马少平老师学AI】-【神经网络是怎么实现的】（六）过拟合问题
一句话归纳：
1）过拟合问题：
- 图中的点为样本
- 直线欠拟合
- 曲线2过拟合
2）迭代次数与拟合情况：
- 训练次数过多可能导致过拟合。
3）正则化项法弱化过拟后问题：
- 加正则项，在最小化损失函数时抑制了个别参数影响过大导致的过拟合。
4）舍弃法弱化过拟合：
- 通过训练多个简化的神经网络（丢弃部分参数）弱化过拟合。
- 又保持使用过所有神经元。
5）数据增强法：
- 训练数据足够多（样本多样性）。
- 通过旋转、截取、缩放等方法获取数据。
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