过拟合及常见处理办法整理

    训练网络时，遇到过拟合问题，查找后，整理成文档，便于查看。 判断方法 过拟合（over-fitting），机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。 过拟合问题，根本的原因则是特征维度(或参数)过多，导致拟合的函数完美的经过训练集，但是对新数据的预测结果则较差。 常见原因

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