1. 您所在位置：
  2. 网站首页
  3. 文档分类
  4. 生活休闲
  5. 科普知识

深度学习过拟合预防方法研究.docx

深度学习过拟合预防方法研究.docx

    1. 1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
    2. 2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
    3. 3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
    查看更多

    ADDINCNKISM.UserStyle

    深度学习过拟合预防方法研究

    摘要

    得益于大数据技术的发展和硬件设备的不断完善，深度学习在计算机视觉、语音识别等多个领域蓬勃发展。对于图像分类任务而言，为达到更好的分类效果，研究人员陆续提出了越来越复杂的、具有更强分类能力的深度学习模型。但在获得了更强分类能力的同时，模型的表征能力也更加强大，由于收集标签数据的高成本，现有标签数据量无法满足复杂模型的训练需求，从而导致模型过拟合问题的产生，具体表现在：验证集精度明显高于测试集。

    在过去的研究中，学者们提出了很多关于抑制过拟合问题的方法，例如数据增强、正则化、Dropout、BatchNormal

    您可能关注的文档

    最近下载

    文档评论（0）

    ***** + 关注
    实名认证
    内容提供者

    乐于分享，有偿帮助。

    咨询Ta 进入空间
    版权声明书
    用户编号：8070007123000004

    1亿VIP精品文档

    更多 >

    相关文档

    更多 >