深度学习——防止过拟合
1. 模型容量2. 划分数据集3. 提前停止4. 正则化5. Dropout6. 数据增强增加数据集大小是解决过拟合最重要的途径。但是收集样本数据和标注往往是代价昂贵的，在有限的数据集上，通过数据增强技术可以增加训练的样本数量，获得一定程度上的性能提升...
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