一句话归纳:
1)过拟合问题:
- 图中的点为样本
- 直线欠拟合
- 曲线2过拟合
2)迭代次数与拟合情况:
- 训练次数过多可能导致过拟合。
3)正则化项法弱化过拟后问题:
- 加正则项,在最小化损失函数时抑制了个别参数影响过大导致的过拟合。
4)舍弃法弱化过拟合:
- 通过训练多个简化的神经网络(丢弃部分参数)弱化过拟合。
- 又保持使用过所有神经元。
5)数据增强法:
- 训练数据足够多(样本多样性)。
- 通过旋转、截取、缩放等方法获取数据。
一句话归纳:
1)过拟合问题:
2)迭代次数与拟合情况:
3)正则化项法弱化过拟后问题:
4)舍弃法弱化过拟合:
5)数据增强法: