溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
L1正則化：通過添加L1范數懲罰項來約束模型參數，促使模型參數稀疏化，減少過擬合。
L2正則化：通過添加L2范數懲罰項來約束模型參數，使得模型參數的取值趨向于較小的數值，減少過擬合。
Dropout：在訓練過程中隨機丟棄部分神經元的輸出，以減少神經元之間的依賴關系，減少過擬合。
數據增強：通過對訓練數據進行一系列隨機變換，如旋轉、平移、縮放等，增加訓練數據的多樣性，減少過擬合。
Early stopping：在訓練過程中監控驗證集上的性能，當驗證集性能不再提升時停止訓練，以防止模型過擬合。
Batch normalization：對每個批次的輸入進行標準化處理，使得模型對輸入數據的變化更加魯棒，減少過擬合。
數據集擴充：通過引入新的數據樣本來擴充數據集，增加數據的多樣性，減少過擬合。
噪聲注入：在訓練數據中添加一定程度的隨機噪聲，使得模型更加魯棒，減少過擬合。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
