PyTorch 深度学习的技巧

7. 深度学习的技巧 过拟合与欠拟合 欠拟合 过拟合 交叉验证 数据划分 K-flod 交叉验证 正则化 奥卡姆剃刀原理 防止过拟合的方法 正则化 L1范数 L2范数 动量与学习率衰减 动量 学习率衰减 提前停止更新与 dropout 提前停止更新 dropout 过拟合与欠拟合 欠拟合 模 型 简 单 ， 表 达 能 力 不 够 ， 导 致 欠 拟 合. 过拟合 现 实 生 活 中 更 多 地

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