过拟合

五、神经网络过拟合处理方法（一）

1. 什么是过拟合？过拟合（Overfitting）：模型过于复杂（所包含的参数过多），以致于模型对训练集的拟合很好，但对未知数据预测很差的现象（泛化能力差）。过拟合可以通过观测训练集和验证集的loss变化判断：随着epoch或step的增加，训练集loss不断下降，而验证集loss先下降后抬...
2021-05-12 14:29 阅读数 88

深度学习模型需要调哪些参数

深度学习模型训练时需要调哪些参数？1、参数初始化策略 代码示例：# Common practise for initialization.for layer in model.modules(): if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d): ...
2020-12-19 09:21 阅读数 86
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