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过拟合

MLTraining

模型在训练数据上表现良好,但在未见数据上表现不佳,因为它记住了训练特定的模式而非学习可泛化的特征。过拟合是机器人学习中的关键问题,因为数据集通常很小。对抗措施包括数据增强、Dropout、权重衰减、早停和使用预训练编码器。

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