避免过拟合的5种有效方法:Dropout、正则化、早停等详解
过拟合是机器学习模型训练中常见的问题,表现为模型在训练数据上表现优异,但在测试数据或新数据上性能显著下降。过拟合的核心原因是模型过度学习了训练数据中的噪声和细节...
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