深度学习 | 防止模型过拟合的6种必备方法

防止模型过拟合的6种必备方法

在训练机器学习模型时常常会遇到模型过拟合的情况，即模型在训练集上的表现良好，但是在验证集或者
测试集上表现相对较差；
常见的防止过拟合的方法：
1.使用K重交叉验证方法或者留一验证方法
2.数据增强
3.正则化
4.早停
5.Dropout
6.移除特征
参考资料