过拟合
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在深度学习中，过拟合是一个常见问题，它发生在模型在训练数据上学习得太好，以至于它捕捉到了数据中的噪声和细节，而不仅仅是底层模式。这导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。以下是一些有效防止过拟合的策略：
1. 数据增强（Data Augmentation）
数据增强是一种通过人为地增加训练数据集的大小和多样性来减少过拟合的技术。它通过应用一系列转换（如旋转、缩放、剪切、颜色变换等）来创建新的训练样
如何在深度学习中有效地防止过拟合？
在深度学习中，过拟合是一个常见问题，它发生在模型在训练数据上学习得太好，以至于它捕捉到了数据中的噪声和细节，而不仅仅是底层模式。这导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。以下是一些有效防止过拟合的策略
在深度学习中，过拟合是一个常见问题，它发生在模型在训练数据上学习得太好，以至于它捕捉到了数据中的噪声和细节，而不仅仅是底层模式。这导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。以下是一些有效防止过拟合的策略
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