防止过拟合的方法

过拟合是说模型在训练集上的表现远远好于测试集，因此我们从下面两个方面来防止过拟合：

  1. 增加数据
    • 增加训练集数据
    • 数据增广
  2. 模型
    • 限制模型复杂度
      early stop
      drop out
      正则化（损失函数中or输入中加入高斯噪声）
      batch normalization（通过引入随机噪声）
    • 结合多种方法
      bagging
      drop out
      参数共享（卷积核与平移不变性）
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