AI全栈大模型工程师(二十四)常用的超参

文章目录

    • 七、先介绍几个常用的超参
      • 7.1、过拟合与欠拟合
      • 7.2、学习率调整策略
    • 八、自然语言处理常见的网络结构
      • 8.1、文本卷积神经网络 TextCNN
      • 8.2、循环神经网络 RNN
      • 8.3、Attention (for RNN)
    • 后记

七、先介绍几个常用的超参

7.1、过拟合与欠拟合


奥卡姆剃刀: 两个处于竞争地位的理论能得出同样的结论,那么简单的那个更好。

**防止过拟合的方法(1):**Weight Decay

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