Keras过拟合相关解决办法

向AI转型的程序员都关注了这个号???????????? 机器学习AI算法工程   公众号：datayx 这种过拟合的处理称为正则化。我们来学习一些最常用的正则化技术，并将其应用于实践中。        1.缩小神经网络的规模 防止过拟合最简单的方法是缩小模型的规模：模型中的可学习的参数数量（由层数和每层节点数决定）。在深度学习中，模型中参数的数量通常被称为模型的能力。直观地说，拥有更多参数的模型

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