(资料图片)
1、 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致过拟合(overfitting)。
2、正则化方法即为在此时向原始模型引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。
3、在实际的深度学习场景中我们几乎总是会发现,最好的拟合模型(从最小化泛化误差的意义上)是一个适当正则化的大型模型。
关键词:
来源: 互联网 | 时间: 2023-05-01 17:08:18 |
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1、 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致过拟合(overfitting)。
2、正则化方法即为在此时向原始模型引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。
3、在实际的深度学习场景中我们几乎总是会发现,最好的拟合模型(从最小化泛化误差的意义上)是一个适当正则化的大型模型。
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