高效防止深度学习过拟合策略

在深度学习领域,过拟合是一个常见且严重的问题，过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳，即模型对训练数据的特征过于敏感，导致泛化能力下降，为了防止深度学习过拟合，我们可以采取多种策略，以下是一些有效的方法和技巧，数据增强数据增强是一种通过增加数据集的多样性来提高模型泛化能力的技术,以下是……