正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力
在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work。
为了防止overfitt
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2017-07-20 15:05:54 ·
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