防止过拟合的基本方法

过拟合是训练神经网络中常见的问题，本文讨论了产生过拟合的原因，如何发现过拟合，以及简单的解决方法。 发现过拟合问题 在训练神经网络时，我们常常有训练集、测试集和验证集三种数据集。 有时候我们会发现，训练出来的神经网络在训练集上表现很好（准确率很高），但在测试集上的准确率比较差。这种现象一般被认为是过拟合，也就是过度学习了训练集上的特征，导致泛化能力较差。 hold out 方法 那么如何发现是否存

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