深度学习过拟合防止方法

防止过拟合深度学习的核心在于从数据、模型和训练三个维度共同施力，正则化、数据增强、dropout以及早停是经过工业界验证的高效手段，实践时应根据具体任务组合使用以达到最佳泛化效果，防止过拟合深度学习：L1与L2正则化对比正则化是控制模型复杂度的经典手段，通过在损失函数中加入约束项，限制权重规模，L1正则化与L2……