深度学习--防止过拟合的几种方法

本博客仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。还望各位看官能够见谅，欢迎批评指正。   在机器学习和深度学习中，过拟合是一个十分常见的问题，一旦模型过拟合了，可能这个模型就无法适用于业务场景中了。所以为了降低产生过拟合的风险，机器学习中的大牛们提出了以下几种方法供大家使用： 引入正则化 Dropout 提前终止训练 增加样本量   本文将对这5种方法进行简单的讲解分析。 1. 正则化   正

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