方法有三：
- L1和L2正则
- Dropout
- early stop
1. L1和L2正则：
- 模型权重越小，复杂度越低。越能防止过拟合
- L1正则和L2正则 公式、以及反向梯度传播： https://jackaudrey.gitbooks.io/machina-learning/content/fu-ff1a-ji-qi-xue-xi-bu-chong-zhi-shi-li-jie-shuo-ming/02l1he-l2-regularization.html
方法有三：
方法有三： L1和L2正则 Dropout early stop 1. L1和L2正则： 模型权重越小，复杂度越低...
假设公式 损失函数 梯度下降 过拟合 防止过拟合： 梯度下降
（学习笔记，待补充）本文目录如下： 1.过拟合和欠拟合1.1过拟合和欠拟合的概念1.2.防止过拟合的方法1.3.防...
dropout layer的目的是为了防止CNN 过拟合。那么为什么可以有效的防止过拟合呢？首先，想象我们现在只训...
一、防止过拟合的方法有哪些？ 过拟合是指模型参数拟合过程中的问题。由于训练集数据包含抽样误差，复杂模型在进行拟合过...
机器学习中使用「正则化来防止过拟合」到底是一个什么原理？为什么正则化项就可以防止过拟合？ 正则化，也叫Reguli...
SVM如何避免过拟合 过拟合（Overfitting）表现为在训练数据上模型的预测很准，在未知数据上预测很差。过拟...
dropout layer的目的是为了防止CNN 过拟合,详情见Dropout: A Simple Way to ...
过拟合是训练神经网络中常见的问题，本文讨论了产生过拟合的原因，如何发现过拟合，以及简单的解决方法。 发现过拟合问题...
名词：（本节主要内容）Regularization正则化，使用一定的条件对多项式进行改造，目的是防止过拟合和欠拟合...
本文标题：防止过拟合
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