深度学习，如何平衡模型复杂度与过拟合？
在深度学习的世界里，模型复杂度与过拟合的平衡是一个永恒的挑战，当我们构建一个更深的神经网络时，虽然它能更好地捕捉数据的复杂特征，但同时也更容易陷入过拟合的陷阱，过拟合意味着模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据上却表现糟糕，这显然违背了我...
在深度学习的世界里，模型复杂度与过拟合的平衡是一个永恒的挑战，当我们构建一个更深的神经网络时，虽然它能更好地捕捉数据的复杂特征，但同时也更容易陷入过拟合的陷阱，过拟合意味着模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据上却表现糟糕，这显然违背了我...