深度学习适应的场景往往就是大数据集,对于小样本,过拟合现象的产生往往是不可避免的。通过增加数据只能缓解过拟合,并不能避免。 3.数据增强 使用数据增强可以生成多幅相似图像。这可以帮助我们增加数据集规模从而减少过拟合。因为随着数据量的增加,模型无法过拟合所有样本,因此不得不进行泛化。 计算机视觉领域通常的做法...
正则化策略：如 Parameter Norm Penalties(参数范数惩罚), L1, L2正则化;dropout;模型融合, 比如Bagging...
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L2, dropoutregularization, etc. And L1 regularization can also automatically perform feature selection;...
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