overfitting怎么解决

 时间:2024-10-15 05:48:59

1、overfitting就是过拟合巳呀屋饔, 其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集, 对训练集外的数据却不work, 这称之为泛化(generalization)性能不好。

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2、开始从简单的model入手

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3、进行Data clearning/pruning

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4、然后加入更多的资料

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5、接着进行Regularization正则化

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6、最后进行Validation验证就可以完成了。

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