慈祥台灯
深度学习模型在训练集上很好而在测试集表现得不好而拟合次数并不多_深度学习中的过拟合...
这篇⽂章主要是介绍⼀下神经⽹络中的过拟合问题，并总结⼀下⽬前都有哪些有效的⽅法来缓解过拟合问题。过拟合表现在深度学习任务中，过拟合最直观的表现就是，模型在测试集的表现远远差于训练集，也就是模型的泛化性能太差。直观分析为什么在测试集上的表现差于训练集？最简单的回答，因为模型就是在训练集上训练出来的，它对训练集接触的⽐较多，好！那为什么测试集和训练集是同⼀类数据(训练集和测试集同⼀分布)，表现就这么差...
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