技术标签： 神经网络
在有条件的前提下，尽可能多地获取训练数据是最理想的方法，更多的数据可以让模型得到充分的学习，也更容易提高泛化能力。
在相同迭代次数和学习率的条件下，每批次采用更多的数据将有助于模型更好的学习到正确的模式，模型输出结果也会更加稳定。
大多数场景下的数据分布是不均匀的，模型过多地学习某类数据容易导致其输出结果偏向于该类型的数据，此时通过调整输入的数据分布可以一定程度提高泛化能力。
在某些情况下，目标函数的选择会影响模型的泛化能力，如目标函数 f ( y , y ′ ) = ∣ y − y ′ ∣ f(y,y')=|y-y'| f(y,y′)=∣y−y′∣在某类样本已经识别较为准确而其他样本误差较大的侵害概况下，不同类别在计算损失结果的时候距离权重是相同的，若将目标函数改成 f ( y , y ′ ) = ( y − y ′ ) 2 f(y,y')=(y-y')^2 f(y,y′)=(y−y′)2则可以使误差小的样本计算损失的梯度比误差大的样本更小，进而有效地平衡样本作用，提高模型泛化能力。
在浅层卷积神经网络中，参数量较少往往使模型的泛化能力不足而导致欠拟合，此时通过叠加卷积层可以有效地增加网络参数，提高模型表达能力；在深层卷积网络中，若没有充足的训练数据则容易导致模型过拟合，此时通过简化网络结构减少卷积层数可以起到提高模型泛化能力的作用。
数据增强又叫数据增广，在有限数据的前提下通过平移、旋转、加噪声等一些列变换来增加训练数据，同类数据的表现形式也变得更多样，有助于模型提高泛化能力，需要注意的是数据变化应尽可能不破坏元数数据的主体特征(如在图像分类任务中对图像进行裁剪时不能将分类主体目标裁出边界)。
权值正则化就是通常意义上的正则化，一般是在损失函数中添加一项权重矩阵的正则项作为惩罚项，用来惩罚损失值较小时网络权重过大的情况，此时往往是网络权值过拟合了数据样本(如 L o s s = f ( W X + b , y ′ ) + λ η ∑ ∣ W ∣ Loss=f(WX+b,y')+\frac{\lambda}{\eta}\sum{|W|} Loss=f(WX+b,y′)+ηλ∑∣W∣)。
该方法可以认为是网络结构上的正则化，通过随机性地屏蔽某些神经元的输出让剩余激活的神经元作用，可以使模型的容错性更强。
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文章浏览阅读588次。而Java程序员作为IT行业中非常重要的职业之一，虽然在女生的职业榜单中并不是排名靠前的理想男友职业之一，但是从职业前景和发展角度来看，Java程序员是一个非常有吸引力的职业。虽然Java程序员在女生的职业榜单中并没有超过医生，但是能在前十名的榜单中也不容易，作为一个优秀的Java程序员，可以获得高薪、稳定的工作和广阔的发展前景，是一个非常值得追求的职业。虽然在女生的职业榜单中，Java程序员并不是排名靠前的理想男友职业之一，但是从职业前景和发展角度来看，Java程序员是一个非常有吸引力的职业。_理想男友程序员
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文章浏览阅读2k次，点赞7次，收藏10次。说起简仪的USB-101口袋数据采集卡，就得先说说简仪公司(www.jytek.com)。简仪是一家利用微软.net/C#技术开发开源数据采集的公司，软件有开源的锐视测控平台，硬件涵盖各种性能、接口的数据采集卡。既然是基于.net/C#技术的，编程使用的微软的Visual Studio，这就意味着简仪的数据采集和NI的LabVIEW基本没有交集，而且简仪官方也不提供数据采集卡在使用LabVIEW..._简仪科技驱动程序
文章浏览阅读1k次。撰文丨刘超开篇：20世纪60年代，日本开始实施老人福祉政策，彼时其老龄化比例仅为5.7%。然而，20世纪70年代，日本开始进入老龄化社会，到今年，其老龄化比例已升至28.9%。预计2025年，老龄化比例将升至30.0%，2055年老龄化比例将达到38.0%。图：日本65、75岁以上人口数现状及未来预测严峻的老龄化形势带来的是日本养老介护服务市场规模的日益扩大。不仅如此，日式养老介护还走出了自己的品牌之路，日本甚至出面代言：向以中国为主的亚洲国家推出“介护出口政策”。然而，据日本某记者报道_养老公司上市测算
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文章浏览阅读1k次。一、前言：作为一个合格的iOS开发者，除了具有规范强悍的编码能力外，还应该具有过硬的查错纠错能力。在项目运行时，程序崩溃是不可避免的，遇到这个问题，有时会出现一大堆的crash日志，艹，貌似看不懂呀。其实没有那么可怕，我们可以将这些日志格式化，通过它来快速定位问题的所在，以便迅速搞定它。二、分析：首先我们来看一个crash日志，大略的介绍其中的几个重要的关键词：..._ios日志闪退关键词