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數(shù)據(jù)增強(qiáng)：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性，可以通過(guò)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)。
正則化：在損失函數(shù)中引入正則化項(xiàng)，如L1正則化或L2正則化，可以限制模型的復(fù)雜度，防止過(guò)擬合。
早停法：監(jiān)控模型在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)，當(dāng)驗(yàn)證集上的性能開(kāi)始下降時(shí)停止訓(xùn)練，可以避免模型在訓(xùn)練集上過(guò)擬合。
Dropout：在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元的輸出，可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，防止過(guò)擬合。
Batch Normalization：對(duì)每個(gè)特征的輸出進(jìn)行歸一化處理，可以加速網(wǎng)絡(luò)收斂并減少過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。
模型集成：通過(guò)組合多個(gè)不同的模型，可以減少過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的泛化能力。
交叉驗(yàn)證：將數(shù)據(jù)集分為多個(gè)子集，在每個(gè)子集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估模型的性能，避免過(guò)擬合。
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：合理設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，避免網(wǎng)絡(luò)過(guò)深或過(guò)寬，可以減少過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。
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