正则化方法

解决欠拟合，通常指的是在模型训练过程中，通过调整模型和数据等方面来提高模型对数据的拟合程度，达到优化模型性能的目的，解决欠拟合问题的方法包括增加模型复杂度、增加训练数据量、进行特征工程、使用正则化方法等，具体如下：1、增加模型复杂度增加神经网络层数或节点数：通过增加网络的层数或每层的神经元数量，可以提升模型处理……

解决神经网络中欠拟合问题的方法包含多种策略，涉及从数据预处理到模型架构的多个方面，具体如下：1、数据预处理归一化处理：对数据进行归一化处理可以减少数据间的差异性，帮助模型更快地学习数据的特征，数据增强：使用数据增强技术如旋转、缩放或翻转图片，可以人工扩充训练集，提高模型的泛化能力，2、正则化方法L1和L2正则化……