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。
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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