提升模型泛化能力的方法

从数据角度上来说。可以通过数据增强、扩充训练集等方法提高泛化能力。
在训练策略上，可以增加每个batch size的大小，进而让模型每次迭代时见到更多数据，防止过拟合。
调整数据分布，做训练数据集的类别均衡。
调整网络结构。如果数据集较小，可以降低模型复杂度防止过拟合。如果数据集较大，可以尝试更加复杂的模型。
减少过拟合的方法也可以提升模型的泛化能力。点我看过拟合和欠拟合的概念及解决方案

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