具体来说,正则化是在损失函数中加入惩罚项,限制模型参数的大小,避免模型过于复杂,像L1和L2正则化就很常用;交叉验证能将数据集划分为多个子集,轮流用于训练和验证,评估模型的泛化能力,及时发现过拟合问题;增加数据量可以让模型学习到更多不同的样本特征,减少对特定样本的依赖,也可以通过数据增强的方法,如对已有数据进行变换等方式来扩充数据。
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