overfitting怎么解決

進行機械進修練習的時辰，經常會呈現overfitting的環境。那么overfitting怎么解決？

東西/原料

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overfitting就是過擬合, 其直不雅的表示如下圖所示，跟著練習過程的進行，模子復雜度增添，在training data上的error垂垂減小，可是在驗證集上的error卻反而垂垂增年夜——因為練習出來的收集過擬合了練習集, 對練習集外的數據卻不work, 這稱之為泛化(generalization)機能欠好。
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起頭從簡單的model入手
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進行Data clearning/pruning
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然后插手更多的資料
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接著進行Regularization正則化
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最后進行Validation驗證就可以完當作了。