建议一种方法来防止深度学习模型的过度配合.
脱离是规范化的一种形式,它涉及在训练过程中随机"放弃"或设置为零的某些隐藏单位.这减少了隐藏单位的相互依赖,并鼓励模型学习更强大的数据表示.脱离率是隐藏单位的折扣数,是一个可调节的超参数,可以调整以适应模型的特定需求.另一种方法是使用早期停止训练,当验证数据集的性能停止改善时,训练会停止.此外,使用交叉验证,L1或L2调整和增强数据等技术也可以防止深度学习模型的过度适应.