提升模型泛化能力的方法

• 從數據角度上來說。可以通過數據增強、擴充訓練集等方法提高泛化能力。
• 在訓練策略上，可以增加每個batch size的大小，進而讓模型每次迭代時見到更多數據，防止過擬合。
• 調整數據分布，做訓練數據集的類別均衡。
• 調整網絡結構。如果數據集較小，可以降低模型復雜度防止過擬合。如果數據集較大，可以嘗試更加復雜的模型。
• 減少過擬合的方法也可以提升模型的泛化能力。點我看過擬合和欠擬合的概念及解決方案

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總結

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