防止过拟合的处理方法

本文介绍了防止过拟合的四种有效方法:1. 当训练误差不再下降时停止学习;2. 通过多种手段增加数据量;3. 使用正则化如Lasso L2等惩罚项;4. 在深度学习中应用dropout技术。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

防止过拟合的四种方法:

1、训练误差不再下降时,便进行阶段处理,避免继续学习造成过拟合

2、增加数据量。

  • 从数据源头采集更多数据
  • 复制原有数据并加上随机噪声
  • 重采样
  • 根据当前数据集估计数据分布参数,使用该分布产生更多数据等

3、正则化,就是惩罚项 (lasso L2等等)

4、神经网络深度学习常用的dropout

https://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/49429629

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