卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2019-06-21 14:57:38
过拟合和欠拟合的原因及解决方案
链接：https://www.cnblogs.com/zhhfan/p/10476761.html过拟合解决方案：在多标签分类模型中就采用了这种方法。但是前提是你的模型时正常训练的-（我的模型就是不正常的，所以这里是一个坑，坑了我几天），否则，在实际运行的时候就出现突然一下跳出个F：99%，这还是不可取的。所以在此之前要将模型调的正常才行。当然这是一种防止过拟合的方式：针对那种验证集损失先下降，然后又上升的的情况。大多数的情况：调整L1，L2 ，调节dropout。。。（规律：正则前面的系数越大
作者:yangli | 分类:‘中国法研杯’司法人工智能挑战赛 | 浏览:1168 | 评论:0
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