什么是过拟合
过拟合是机器学习中的一个常见问题，是指模型预测准确率在训练集上升高，但是在测试集上的准确率反而下降，这通常意味着模型的泛化能力不好，过度拟合了训练集。
如果防止过拟合
Dropout
最近热门
- 常见的深度学习优化器Optimizer
- 论文 | DHEN: A Deep and Hierarchical Ensemble Network for Large-Scale Click-Through Rate Prediction
- GradNorm
- SO-PMI（Semantic Orientation Pointwise Mutual Information，情感倾向点互信息算法）
- kimi api
- NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理器）
- vue3 vditor
- Straight-Through Estimator（STE, 直推估计器）
- 流匹配（Flow Matching，FM）
- 模型证据下界（Evidence Lower Bound，ELBO）
最常浏览
- 016 推荐系统 | 排序学习（LTR - Learning To Rank）
- 偏微分符号
- i.i.d（又称IID）
- 利普希茨连续条件（Lipschitz continuity）
- (error) MOVED 原因和解决方案
- TextCNN详解
- 找不到com.google.protobuf.GeneratedMessageV3的类文件
- Deployment failed: repository element was not specified in the POM inside distributionManagement
- cannot access com.google.protobuf.GeneratedMessageV3 解决方案
- CLUSTERDOWN Hash slot not served 问题原因和解决办法
×
![]()