深度学习：欠拟合，过拟合

deep-learning

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过拟合的解决办法

• 从数据入手，获取更多训练数据
• 降低模型复杂度。如神经网络减少层数，神经元个数等
• 正则化方法。为模型参数加上一定的正则约束，能够避免权值过大带来的过拟合风险
• 集成学习。
• 减少特征数量

欠拟合的解决办法

• 添加新特征。
• 增加模型复杂度
• 减小正则化系数