如何防止过拟合

原文：https://blog.csdn.net/weixin_37933986/article/details/69681671 通常过拟合由以下三种原因产生：1. 假设过于复杂；2. 数据存在很多噪音；3. 数据规模太小。 过拟合的解决方法通常有：1. early stopping；2. 数据集扩增；3. 正则化；4. Dropout。 Early stopping： 对模型的训练过程就是对模

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