神经网络如何对未见过的数据进行泛化?

神经网络如何对未见过的数据进行泛化?

当神经网络无法捕获数据中的基础模式时,就会发生欠拟合,从而导致训练集和测试集的性能不佳。为了解决欠拟合问题,一种常见的方法是通过添加更多的层或神经元来增加模型复杂性,从而允许网络学习更复杂的模式。

确保充足和高质量的培训数据是另一个重要因素。如果数据集太小或没有代表性,网络可能难以有效学习。数据增强技术,如翻转或旋转图像,可以人为地扩展数据集并改善学习。

调整学习率或批量大小等超参数也可以缓解欠拟合。较高的学习率可能会加快收敛速度,而较小的批量大小可确保模型在每次更新期间看到不同的示例。微调这些设置可以显著提高模型的性能并减少欠拟合。

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