基于pytorch的eegnet代码 pytorch regularization 模型产生过拟合的现象表现为:在训练集上误差较小,而在测试集上误差较大。并且笔者还说到,之所以产生过拟合现象是由于训练数据中存在一定的噪音,而我们为了尽可能的做到拟合每一个样本点(包括噪音),往往就会使用复杂的模型。最终使得训练出来的模型很大程度上受到了噪音数据
eegnet pytorch实现 # 如何使用PyTorch实现EEGNet## 整体流程以下是实现EEGNet的PyTorch版本的步骤:| 步骤 | 描述 || --- | --- || 1 | 导入必要的库 || 2 | 加载数据集 || 3 | 定义模型结构 || 4 | 定义损失函数 || 5 | 定义优化器 || 6 | 训练模型 || 7 | 评估模型性能 |## 详细步骤...