機器學習 擬合 過擬合 神經網路

機器學習:過擬合、神經網路Dropout

過擬合 過擬合現象 機器學習中,過擬合現象就是訓練模型高度適用於訓練集,而對測試集或未知資料集效果不好的情況。表現為訓練集過度擬合具有高準確率,而測試集的準確率明顯低於測試集。 防止過擬合 防止過擬合的方法有:增加資料集,正則化方法以及Dropout方法。 1. 增加資料集 資料探勘中,資料量越多, […]