如何解决过拟合问题?
对于模型:
- Dropout: regularizing the network by randomly discarding nodes and connections during training 在训练得时候随机得使一些网络节点失活
- Batch Normalization
- Weight Decay
对于模型的输入:
- 数据增强
- data corruption
对于模型的输出:
penalizing theo ver-confident outputs
- 本文作者: Kelly Liu
- 本文链接: http://tiantianliu2018.github.io/2019/09/09/How-to-tackle-with-overfitting/
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