深度学习中过、欠拟合解决办法总结

过拟合 模型过拟合说到底仍是由于数据跟模型的参数不匹配，因此防止模型过拟合的方法大概能够分为四大类：数据方面、模型方面、损失函数、训练技巧方面。 一、数据方面：准备大量的数据，还能够用数据加强的方式产生大量数据；数据加强。（对颜色的数据加强：图像亮度、饱和度、对比度变化；尺度变换，对图像进行裁剪、缩放，水平/垂直翻转；高斯噪声、模糊处理）；数据清洗。web 二、模型方面：(1)设计合适的模型，(2

>>阅读原文<<