提升模型泛化能力的方法

• 從數(shù)據(jù)角度上來說。可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、擴(kuò)充訓(xùn)練集等方法提高泛化能力。
• 在訓(xùn)練策略上，可以增加每個batch size的大小，進(jìn)而讓模型每次迭代時見到更多數(shù)據(jù)，防止過擬合。
• 調(diào)整數(shù)據(jù)分布，做訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的類別均衡。
• 調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)集較小，可以降低模型復(fù)雜度防止過擬合。如果數(shù)據(jù)集較大，可以嘗試更加復(fù)雜的模型。
• 減少過擬合的方法也可以提升模型的泛化能力。點(diǎn)我看過擬合和欠擬合的概念及解決方案

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總結(jié)

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