深度学习中过拟合与防止过拟合的方法

1.什么是过拟合？html 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程当中的问题，因为训练数据包含抽样偏差，训练时，复杂的模型将抽样偏差也考虑在内，将抽样偏差也进行了很好的拟合。算法 具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。数据库 2.过拟合产生的缘由？网络 （1）在对模型进行训练时，有可能遇到训练数据不够，即训练数据没法对整个数据的分布进行估计的时候学

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