在深度学习中,过拟合是一个常见且令人头痛的问题。当模型在训练集上表现良好,但在测试集或实际应用中表现不佳时,就出现了过拟合现象。为了解决这个问题,本文将介绍一些应对过拟合的常用方法,并提供相应的源代码示例。
1. 数据集划分
在开始深入讨论过拟合的解决方法之前,首先需要明确的一点是,正确划分数据集是非常重要的。通常,我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集。其中,训练集用于模型的训练,验证集用于调整模型的超参数,而测试集则是最终评估模型性能的基准。
以下是使用 TensorFlow 划分数据集的示例代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
def train_val_test_split(x, y