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什么叫过拟合,避免过拟合都有哪些措施?

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Andre老师@小象学院

过拟合:就是在机器学习中,我么测试模型的时候,提高了在训练数据集的表现力时候, 但是在训练集上的表现力反而下降了。 解决方案: 1.正则化 ; 2.在训练模型过程中,调节参数。学习率不要太大; 3.对数据进行交叉验证; 4.选择适合训练集合测试集数据的百分比,选取合适的停止训练标准,使对机器的训练在合适; 5.在神经网络模型中,我们可以减小权重;

2021-11-22 17:40:05

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