解決過擬合有兩個方向：

減少特征，人為選擇簡單模型；

保留所有特征，但是減少每個特征的權重；

1、simpler model structure

2、regularization

正則化，解決過擬合的一種方法。

http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html

3、data augmentation
4、dropout

在每個mini-batch中，按概率刪掉一部分神經元，刪掉的這部分神經元的輸出就設為0。反向傳播時，就不更新這些神經元的參數。

在下一個mini-batch中，恢復這些刪掉的神經元，再選一批神經元刪掉。
5、Bootstrap/Bagging
6、ensemble

訓練多個模型，然后組合這多個模型。但不僅訓練起來費時，測試起來多個模型也很費時
7、early stopping
8、utilize invariance
9、Bayesian

轉載于:https://www.cnblogs.com/mengmengmiaomiao/p/7602857.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的防止过拟合的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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