机器学习（深度学习）模型训练经常使用技巧

文章目录 1、特征归一化（对于数值类型） 2、高维特征组合 3、图像数据不足时 （1）选择技巧根本原理：模型所能提供的信息主要源于两个方面： （2）根本缘由：当数据不足时，说明模型 从原始数据中得到的信息比较少，就须要增长更多的先验信息； 4、解决过拟合的办法（遇到数据不足等问题） （1）在模型上进行改造 （2）在数据集上，对原始数据进行适当的变换，直接或者间接的在空间上进行数据加强！！ 5、选择

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