如何判断模型过拟合？那些手段解决过拟合？

如何判断模型过拟合？ 模型在验证集合上和训练集合上表现都很好，而在测试集合上变现不好。过拟合即在训练偏差很小,而泛化偏差很大,由于模型可能过于的复杂,算法 如何防止过拟合？ dropout 另外一种很是流行的神经网络正则化方法是dropout。这个想法实际上很是简单——神经网络的每一个单元（属于输出层的那些单元）都被赋予在计算中被暂时忽略的几率p。超参数p称为丢失率，一般将其默认值设置为0.5。而

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