登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
1、数据增强,过少数据导致欠拟合,过少数据和复杂的网络结构导致过拟合。 2、正则化策略,引入参数惩罚项,如l1范数和l2范数。 3、引入dropout,随机失活神经元,简化网络结构,也属于正则化策略。 4、使用BN算法(Batch Normalnization),使数据变成(0~1)的正态分布,用了这步可不用dropout。 5、提前终止训练。
DAMO开发者矩阵,由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起,致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果,搭建高质量的交流与分享平台,推动技术创新与产业应用链接,围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
更多推荐
融资398亿,这个赛道只卖出15.5亿
复合机器人快速部署软件|实现工业机器人开箱即用柔性落地|富唯智能
【深圳 PogoPin 连接器定制方案】
扫一扫分享内容
为遵守国家网络实名制规定,未绑定将限制内容发布与互动
所有评论(0)