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坏样本太少,样本不均衡,有哪些方法如何防止模型过拟合
坏样本太少,样本不均衡,有哪些方法如何防止模型过拟合
时间: 2023-04-05 15:01:39
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可以使用数据增强、正则化、dropout 等方法来防止模型过拟合。数据增强可以通过对数据进行旋转、翻转、缩放等变换来增加数据量,正则化可以通过 L1、L2 正则化来限制模型参数的大小,dropout 可以随机丢弃一些神经元来减少模型复杂度。
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