分类：避免过拟合

2021
08-06

Pytorch之如何dropout避免过拟合

一.做数据二.搭建神经网络三.训练四.对比测试结果注意：测试过程中，一定要注意模式切换Pytorch的学习——过拟合过拟合过拟合是当数据量较小时或者输出结果过于依赖某些特定的神经元，训练神经网络训练会发生一种现象。出现这种现象的神经网络预测的结果并不具有普遍意义，其预测结果极不准确。解决方法1.增加数据量2.L1，L2，L3…正规化，即在计算误差值的时候加上要学习的参数值，当参数改变过大时，误差也会变大，通过这种惩罚... 继续阅读 >