过度拟合 DL 模型？答案

【问题标题】：Overfitting DL model?过度拟合 DL 模型？
【发布时间】：2019-08-19 23:51:46
【问题描述】：

我正在尝试构建一个深度学习模型来挑选天气模型数据中的热带气旋。我已经收集了数据，在区域 [0, 1] 中对其进行了归一化，并将其传递给我的早期模型。然后我将损失和准确率曲线绘制为here。随着验证损失在约 50 个时期后开始增加，我得到了奇怪的曲线，表明过度拟合，但验证准确度仍在增加。我的模型是否过拟合（大约 50 个 epoch）？

【问题讨论】：

如果以下答案之一解决了您的问题，您应该接受它（单击相应答案旁边的复选标记）。这有两件事。它让每个人都知道您的问题已得到您满意的解决，并为帮助您的人提供帮助。 See here 以获得完整的解释。

标签： tensorflow keras deep-learning

【解决方案1】：

这些图是带有过度拟合的经典图！您可以识别过度拟合，因为即使训练准确度不断提高，验证准确度也不会。为了防止过拟合，有几种方法；太多了，无法在一个答案中一一列举。您可以应用 L1/L2 正则化、dropout 或人为地扩展您的训练数据（等等）。

【讨论】：