深度学习的过拟合与欠拟合问题的介绍与解决方案

文章目录 过拟合与欠拟合 一、神经网络模型的表现能力 二、欠拟合 三，过拟合 四，过拟合的解决方法 针对数据集的处理： 针对降低模型的复杂度的处理： 另一种常见的方法——Dropout 针对动量的处理： 过拟合与欠拟合 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、神经网络模型的表现能力 神经网络的表现能力与所选取的公式有很大关系，例如之前一直用来论述的线性模型Y=W*X+b。先将公式用多项

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