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2018年09月18日的内容

Keras过拟合相关解决办法

这种过拟合的处理称为正则化。 我们来学习一些最常用的正则化技术,并将其应用于实践中。1.缩小神经网络的规模防止过拟合最简单的方法是缩小模型的规模:模型中的可学习的参数数量(由层数和每层节点数决定)。 在深度学习中,模型中参数的数量通常被称为模型的能力。 直观地说,拥有更多参数的模型具有更强的记忆能力,甚至可以可以轻松地学习训练样本与其目标之间的类似字典的……