神经网络过拟合的表现 深度神经网络是否夸张地过拟合了？
深度神经网络是否夸张地过拟合了？
这不可能是一样的。
1. 过度装配可分为许多情况。一是现在的情况太多了。这种神经网络能对许多情况给出正确的答案。即使它是过度安装，你也无法证明它。此外，即使它能工作和排气，也没有坏处。
2. 是否过拟合与我们的神经网络模型和训练集有关。当二者的组合过拟合时，它在训练集上运行良好，在验证集上也会出现问题。现在有一些方法可以对训练集的数据进行预处理、多次输入和多次训练。
3. 目前，过度拟合的问题是不可避免的。培训本身就是一种适应过程。如果未来在数学原理或应用这方面有质的突破，可能有解决的机会。
既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？
这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。
如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。
以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。
如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您！
神经网络过拟合的表现 神经网络是线性还是非线性 神经网络过拟合解决办法
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