防止过拟合

最新推荐文章于 2024-10-24 17:38:29 发布
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文章目录

防止拟合方法概要

  • 更多的数据
  • 不复杂数据（手写体识别），使用浅层网络
  • 正则化
  • Dropout
  • 数据增强
  • Early Stopping

正则化

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θ为W,b，正则化让其变小，这样线性函数的斜率的坡度更加的平缓，拟合的效果更加的平滑。
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pytroch实现

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Early Stopping

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训练集数据上已经过拟合，与验证集上的误差越来越大，这时候早停。

Dropout

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随机的去除神经元，好处在于学习拟合的曲线更加的平滑，减少噪声对其的影响。
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注意：torch中的概率为dropout的概率，而pytorch的概率为保持的概率。

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做测试的时候，不适用dropout，调用.eval()方法。

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最新发布
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