深度学习，如何平衡模型复杂度与数据规模以实现最优性能？
在深度学习的实践中，一个常见的问题是如何在模型复杂度和数据规模之间找到最佳平衡点，过高的模型复杂度可能导致过拟合，而过少的数据则无法充分训练模型。选择合适的模型架构是关键，对于图像识别任务，卷积神经网络（CNN）因其局部感知、权值共享等特性...
在深度学习的实践中，一个常见的问题是如何在模型复杂度和数据规模之间找到最佳平衡点，过高的模型复杂度可能导致过拟合，而过少的数据则无法充分训练模型。选择合适的模型架构是关键，对于图像识别任务，卷积神经网络（CNN）因其局部感知、权值共享等特性...