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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?

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可能有 100 个解决方案

  1. 使用预训练模型(迁移学习)。
  2. 尝试实现一个较小的网络。
  3. 更大的数据集。
  4. 尝试不同的参数[学习率,批量大小..]。
  5. 对这些参数使用网格搜索。
  6. 尝试对您的训练数据集进行数据增强。...
于 2021-02-20T20:00:02.153 回答