首页 > 试题广场 >

过拟合常见的解决方法有哪些？各自的优缺点是什么？

[问答题]
过拟合常见的解决方法有哪些？各自的优缺点是什么？
查看答案及解析
添加回答
在投简历的曲奇头像 在投简历的曲奇
1. 数据增强：增加训练数据，尤其是在类别不平衡的情况下增加少类的数据，提升模型的泛化能力。 2. 正则化：在损失函数中加入正则项，降低模型复杂度。 3. early stop：监控训练误差，当误差在一个范围波动稳定时提前终止训练，防止模型过度拟合训练数据。 4. drop out：随机失活一些神经元，减低模型的复杂度，拟合能力。
发表于 2026-01-07 12:33:56 回复(0)
拒绝内卷的鹿爱运动头像 拒绝内卷的鹿爱运动
过拟合是指在训练数据上表现好，但是真实情况泛化能力差的情况； 1、增加训练数据，通过提供更多数据提升模型的泛化能力，从根本上解决问题，但是获取数据，标记数据成本高； 2、数据增强，对现有数据处理获取新的数据集，优点，不需要额外获取数据，缺点，适用范围少，图像、文本适合，其他方式不太适合，且数据处理方式不当容易引起数据噪声； 3、正则化，在损失函数中引入权重，降低复杂程度；权重不当容易引起欠拟合效果； 4、早停，通过监控误差，当误差在一个范围波动稳定时提前终止训练，防止过度拟合；缺点，依赖验证结果集质量，没有明确的结果集不适合这个方法
发表于 2025-12-30 15:55:29 回复(0)
想退休的太平湖水怪头像 想退休的太平湖水怪
early stop, data augmentation, drop out
发表于 2025-12-25 18:00:56 回复(0)
大丽水手猪猪包头像 大丽水手猪猪包
发表于 2025-12-21 17:48:17 回复(0)
追风者的少年头像 追风者的少年
过拟合是指模型对于训练集效果很好，对于测试集很差。主要解决方法如下：1、数据增强，增大数据量和分布情况；2、增加正则化惩罚；3、特征选择，选择好的特征；4、dropout，随机失活一些神经元，减低模型的复杂度，拟合能力
发表于 2025-09-03 17:36:26 回复(0)
提交观点

问题信息

来自：2025年-华为-AI...
难度：
5条回答 287浏览

热门推荐

相关试题

扫一扫，把题目装进口袋

求职之前，先上牛客

扫描二维码，进入QQ群

扫描二维码，关注牛客公众号