深度学习 解决过拟合问题

一、问题 在深度学习时，一般将数据集划分成训练集和测试集。如果最终的训练结果不满意，一般就是以下两种情况： （1）训练集的准确率不高，测试集的准确率也不高；（欠拟合） （2）训练集的准确率非常高，测试集的准确率比训练集差上许多。（过拟合） 对于第（1）种情况，一般是因为模型自身的问题，比如模型本身选择的不对，模型的类型不对或者模型的深度太浅了，需要重新选择合适的模型。 对于第（2）种情况，通过训练

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