增加迭代周期的数量，为什么测试精度会在一段时间后降低？怎么解决这个问题？

增加迭代周期的数量可能会导致过拟合，从而导致测试精度降低。过拟合是指模型在训练集上得到了很好的拟合效果，但在测试集上的表现不佳，因为模型过于复杂，过度拟合了训练集的噪声和细节，不能很好地泛化到新的数据。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 停止训练：当测试精度达到最大值后，应该停止训练，避免继续训练造成过拟合。

2. 早期停止：可以在训练过程中监控验证集的精度，并在验证集精度不再提高时停止训练，这称为早期停止。

3. 正则化：可以通过添加正则化项来限制模型的复杂度，例如L1、L2正则化，dropout等。

4. 数据增强：可以通过数据增强来扩大训练集的规模，减少过拟合。

5. 模型简化：可以尝试减小模型的规模，减少模型的复杂度，例如减少神经元的数量或层数。

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在做softmax线性模型回归时，增加迭代周期的数量，为什么精度会在一段时间后降低？我们怎么解决这个问题

在做softmax线性模型回归时，增加迭代周期的数量可能会导致过拟合问题，即模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差，精度降低。这是因为训练数据集中的噪声被模型误认为是信号，导致模型过于复杂，对训练数据过于拟合，从而泛化能力下降。

要解决这个问题，可以使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化，对模型进行约束，防止模型过于复杂，从而提高模型的泛化能力。此外，还可以使用早期停止技术，在训练过程中定期评估模型在验证集上的性能，当模型在验证集上的性能开始下降时，停止训练，避免过拟合。此外，还可以使用数据增强技术，如随机旋转、翻转、缩放等，增加训练数据的多样性，使模型更好地泛化到新的数据上。

总之，增加迭代周期的数量需要注意过拟合问题，并采取相应的方法进行解决，从而提高模型的泛化能力。

将下面文字换一种表述形式，语义不变：针对时间自由轨迹规划问题，本章重点研究了考虑二次精度的序列凸化算法： 首先，在近焦点坐标系建立表达形式相对简单的轨迹规划问题模型，而后应用两步 校正迭代策略求解序列凸化后的轨迹规划问题，实现多终端约束问题的快速精确 求解。考虑特殊任务（如同步轨道卫星运载任务），研究了滑行段时间计算策略， 保证入轨时间—位置精度要求。最后针对在线轨迹规划算法计算周期长、入轨制导 精度不足的问题，研究了制导算法切换策略，实现了故障情况下运载火箭高精度入 轨。

本章主要探讨了针对时间自由轨迹规划问题的解决方案，重点研究了考虑二次精度的序列凸化算法。首先，我们在近焦点坐标系下建立了表达形式简单的轨迹规划问题模型，随后采用两步校正迭代策略求解序列凸化后的轨迹规划问题，从而实现了快速精确求解多终端约束问题。此外，我们还考虑了特殊任务（如同步轨道卫星运载任务）的需要，研究了滑行段时间计算策略，以保证入轨时间-位置精度的要求。最后，我们针对在线轨迹规划算法计算周期长、入轨制导精度不足的问题，研究了制导算法切换策略，从而实现了故障情况下高精度入轨的运载火箭。