2017年5月5日
T7-Dropout 解决 overfitting 过拟合
摘要： Dropout 解决 overfitting 相对于过拟合（overfitting，或称：过度学习）是指，使用过多参数，以致太适应训练数据而非一般情况；另一种常见的现象是使用太少参数，以致于不适应当前的训练数据，这则称为欠拟合（underfitting，或称：拟合不足）现象。[2] 防止过拟合，我们 阅读全文
posted @ 2017-05-05 19:42 heyzqq 阅读(553) 评论(0) 推荐(0) 编辑