Neural network 如何提高CNN的性能，减少过度拟合？
我正在从事一个小型的计算机视觉项目，我正在使用卷积网进行分类。我已经使用了辍学、l1、l2正则化和数据增强来减少过拟合。有没有其他技术和算法可以提高模型精度和减少过度拟合？可能有100种解决方案Neural network 如何提高CNN的性能，减少过度拟合？,neural-network,computer-vision,conv-neural-network,overfitting-underfitting,Neural Network,Computer Vision,Conv Neural Network,Overfitting Underfitting,我正在从事一个小型的计算机视觉项目，我正在使用卷积网进行分类。我已经使用了辍学、l1、l2正则化和数据增强来减少过拟合。有没有其他技术和算法可以提高模型精度和减少过度拟合？可能有100种解决方案 使用预训练模式（迁移学习） 尝试实现更小的网络 更大的数据集 尝试不同的参数[学习率、批量大小..] 使用网格搜索这些参数 尝试对训练数据集进行数据扩充。 （1） -添加更多数据（2）-使用更小的CNN可能有100个解决方案。。。这就是为什么我们不鼓励对要求不明确的问题发布答案。