AI：卷积神经网络CNN 解决过拟合的方法 （Overcome Overfitting）

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分类专栏： Machine Learning 文章标签： 神经网络 卷积 深度学习 算法
于 2020-02-11 22:26:18 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HowieXue/article/details/104271227
本文探讨了卷积神经网络(CNN)中常见的过拟合问题，并介绍了五种有效缓解过拟合的方法：数据增强，Dropout，L1/L2正则化，Batch Normalization和早停法。

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解决过拟合的方法（如CNN）：

过拟合Overfitting问题是CNN模型经常遇到的问题，整理一下常用的解决方法。。

在这里插入图片描述

1.数据增强

解决过拟合最直接的办法就是获取和使用更多的数据集，让模型在更多的数据中不断修正调整，但实际上数据量都是有限的，所以可以最大化利用已有数据。

例如图像增强（Image Aumentation）
可以通过向训练集中的现有图像应用随机图像转换，人为地增加训练集中的图像数量。
例如使用图像增加噪点、减少像素、旋转、模糊等
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2.丢弃（Drop out）：

在训练过程中，从神经网络中随机选择固定数量的神经元并关闭这些神经元。

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