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我正在做一个小型计算机视觉项目,我正在使用卷积网络进行分类。我已经使用了 dropout、l1、l2 正则化和数据增强来减少过拟合。有没有其他技术和算法可以提高模型精度和减少过拟合?
可能有 100 个解决方案
我有两个类,它们都有许多扩展它们的类(用于多个级别)。由于多态性,我只在堆上分配它们。
我想重载<<operator,这样我就可以“流”到另一个。我想A << B简化为A->setNext(B),这个函数将
<<operator
A << B
A->setNext(B)