Bonker

摘要： 1.简述过拟合和欠拟合的含义。用深度学习训练网络时在什么情况下容易导致过拟合？常见的防止模型过拟合的的方法有哪些（答出3种）？ ​ 过拟合是指模型在训练数据上拟合很好，但是在测试数据上较差的现象。欠拟合是指模型在训练数据上的表现和在测试数据上一样差。 ​ 在训练数据很少，模型很复杂的情况下容易导致过 阅读全文

摘要： 接入层设计 站点网关层设计 阅读全文