目标
我们学习正则化之前应该先了解我们为什么要用正则化 。正则化解决了什么问题 。我们讲正则化之前 ，先了解一个概念--》过拟合
过拟合
数据增强
L1和L2正则化
Dropout
注意：Dropout是不适合用在卷积神经网络的
提前终止
一般的做法是：记录最好的准确率，如果连续训练十次还是没有提升准确率，那么就停止训练。
随机池化
随机池化可以用在卷积神经网络
相关推荐
砍材农夫6 分钟前
spring-ai 第十一mcp server调用入门(stdio协议)码农阿豪7 分钟前
一次 AI 调用 15 万 Token 只花了 $0.058？彻底搞懂 Token、缓存读、补全计费机制！（附完整架构图）Gofarlic_OMS14 分钟前
ENOVIA基于Token的许可证消费模式分析与分点策略2501_9479082019 分钟前
F5携手亚马逊云科技与微软参与NSS Labs AI研究报告，定义AI运行时安全测试基准Jagger_21 分钟前
我终于想明白了，为什么我不会赚钱。xixixi7777724 分钟前
跨境AI服务：多语种大模型+卫星通信+量子加密+数据脱敏+安全审计，合规·高效·安全三重保障中金快讯25 分钟前
光大同创(301387)外骨骼机器人订单落地，轻量化方案获军方认证。无垠的广袤28 分钟前
【“星睿O6”AI PC开发套件评测】基于 OpenClaw 的物体识别bingd0128 分钟前
慕课网、CSDN、菜鸟教程…2026 国内编程学习平台实测对比qq_4112624231 分钟前
设备的选型与其优势