深度学习技巧之Early Stopping（早停法）
原文来自：深度学习技巧之Early Stopping（早停法） - 数据学习官方网站原创博客 一、早停法简介（Early Stopping） 当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能（generalization performance，即可以很好地拟合数据）。但是所有的标准深度学习神经网络结构如全连接多层感知机都很容易过拟合：当网络在训练集上表现越来越好，错误率越来越低的时候
相关文章
- 1. [nlp] 深度学习技巧（防止过拟合）——Early Stopping 早停法
- 2. 深度学习总结(十一)——early stopping
- 3. 神经网络高阶技巧7--早停(early stopping)与保存最佳模型
- 4. Pytorch-早停法（early stopping）原理及其代码
- 5. Early Stopping
- 6. [深度学习]-Early stopping的作用及代码
- 7. [深度学习]-Early stopping的做用及代码
- 8. 深度学习2.0-28.其他训练tricks-Early Stopping，dropout等
- 9. early-stopping解释
- 10. TensorFlow2.0学习笔记---early stopping和dropout
- 更多相关文章...
- • Markdown 高级技巧 - Markdown 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 算法总结-深度优先算法
- • Kotlin学习（一）基本语法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. [nlp] 深度学习技巧（防止过拟合）——Early Stopping 早停法
- 2. 深度学习总结(十一)——early stopping
- 3. 神经网络高阶技巧7--早停(early stopping)与保存最佳模型
- 4. Pytorch-早停法（early stopping）原理及其代码
- 5. Early Stopping
- 6. [深度学习]-Early stopping的作用及代码
- 7. [深度学习]-Early stopping的做用及代码
- 8. 深度学习2.0-28.其他训练tricks-Early Stopping，dropout等
- 9. early-stopping解释
- 10. TensorFlow2.0学习笔记---early stopping和dropout