摘要: Dropout 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高;但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低。 过拟合是很多机器学习的通病。如 阅读全文
posted @ 2019-03-21 21:58 缓下脚步 阅读(1290) 评论(0) 推荐(0)