可以使用正则化（如L1和L2正则化）、Dropout、增加训练数据或使用早期停止方法等多种方法来避免神经网络的过拟合。这些方法结合使用可以有效地提高模型的泛化能力和预测性能。
神经网络的训练过程中，如何避免过拟合？
在神经网络训练中，过拟合是一个常见的问题，可能导致模型过度拟合训练集，导致在测试集上表现糟糕。如何避免过拟合？一种方法是使用正则化，如L1和L2正则化，以避免权重过大。另一个方法是在训练时使用Dropout，它意味着在每个传递期间随机丢弃一些神经元，以促进网络的稳健性，并防止过拟合。此外，还可以增加训练数据，或使用早期停止方法来减少训练迭代次数。这些方法结合使用可以有效地避免神经网络的过拟合。
提问时间：2023-06-20 19:24:14
编辑时间：2023-06-20 19:24:16
提问者：
红心如夜
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5回答时间：2023-06-20 19:24:19
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