在小型数据集中,你如何处理过拟合?

在小型数据集中,你如何处理过拟合?

正则化通过向模型添加约束来减少过拟合。像L1和L2正则化这样的技术惩罚大权重,鼓励更简单的模型更好地推广。L2,也称为权重衰减,在神经网络中特别常见。

Dropout是另一种有效的方法,在训练过程中随机禁用神经元,以迫使网络开发冗余的、鲁棒的表示。批归一化虽然主要用于稳定训练,但也用作正则化技术。

数据增强、提前停止和降低模型复杂性是额外的正则化策略。组合多种方法通常可以在偏差和方差之间实现最佳平衡。

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