数据增强:通过对训练数据进行增强,如随机裁剪、翻转、旋转等操作,可以增加模型对不同变换下的鲁棒性,提高泛化能力。
正则化:使用L1正则化或L2正则化等方式来控制模型的复杂度,防止过拟合,提高泛化能力。
交叉验证:使用交叉验证方法来评估模型的泛化能力,避免模型在训练集上过拟合。
集成学习:通过集成多个模型的预测结果,如bagging、boosting等方法,可以提高泛化能力。
Dropout:在训练过程中随机关闭一部分神经元,可以减少神经元之间的依赖关系,提高模型的泛化能力。
提前停止:在训练过程中监控验证集的误差,当验证集误差开始上升时停止训练,避免过拟合,提高泛化能力。