机器、深度学习防止过拟合方法总结

1.从数据出发

1.1进行数据增强，数据规范化，添加噪声数据，根据当前数据集生成一些训练数据

2.使用合适的模型

2.1调整网络结构，控制模型复杂度

2.2设置训练早停止

2.3增加正则项

2.4在输入、权值中加入噪声

3.结合多种模型

利用集成学习的思想

3.1bagging（random forest）

3.2boosting（GBDT）

3.3dropout