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Caffe 提供了幾種方法來應對過擬合問題：
正則化：可以通過在網(wǎng)絡(luò)中添加正則化項來減少過擬合，如 L1 正則化和 L2 正則化。這可以通過在定義層時設(shè)置 weight_decay 參數(shù)來實現(xiàn)。
Dropout：Caffe 支持 dropout 層，可以在訓練過程中隨機丟棄一部分神經(jīng)元，從而減少過擬合。
數(shù)據(jù)增強：在訓練過程中對數(shù)據(jù)進行隨機變換，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放等，可以增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，有助于減少過擬合。
早停：通過監(jiān)控驗證集的性能，當驗證集性能開始下降時停止訓練，可以避免過擬合。
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整：可以嘗試減少網(wǎng)絡(luò)的復雜度，減少層的數(shù)量或神經(jīng)元的數(shù)量，以減少過擬合。
調(diào)整學習率：可以通過減小學習率或使用學習率衰減策略來減少過擬合。
通過以上方法的組合使用，可以有效地應對過擬合問題。
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