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机器学习模型过拟合防止方法大揭秘
本文介绍了10种有效的方法,帮助防止机器学习/深度学习模型过拟合,包括增加训练数据集、交叉验证、正则化、特征选择、模型复杂度降低、集成方法、早停法、数据增强、Dropout和监控训练过程。同时还详细解释了L1和L2正则化的原理和作用。- 255
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