过拟合问题在机器学习中常见，为解决此问题，本文介绍了数据集扩充、正则化和早停法三种策略，并提供了Keras和TensorFlow的编程实现示例。数据集扩充通过变换训练数据增强样本；正则化通过L1和L2正则化项减少模型复杂性；早停法在验证集性能不再提升时终止训练，避免过拟合。
过拟合是机器学习中常见的问题，指的是模型在训练数据上表现良好，但在未见过的测试数据上表现不佳的情况。为了解决过拟合问题，我们可以采取以下几种方法，并提供相应的编程实现。
- 数据集扩充（Data Augmentation）：
数据集扩充是一种通过对训练数据进行变换和增强来增加样本数量的方法。这有助于使模型更加泛化，减少过拟合的风险。常用的数据增强操作包括图像翻转、旋转、缩放、平移等。下面是一个使用Keras库实现数据集扩充的例子：
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 创建数据增强生成器
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
