深度学习，如何平衡模型复杂度与过拟合的微妙平衡？
在数据挖掘的广阔领域中，深度学习以其强大的特征学习能力和复杂的模型结构，在处理大规模数据集时展现出无与伦比的优势，随着模型复杂度的不断提升，一个不可忽视的问题逐渐浮出水面——过拟合，过拟合，即模型在训练集上表现优异，却在未见过的数据上表现糟...
在数据挖掘的广阔领域中，深度学习以其强大的特征学习能力和复杂的模型结构，在处理大规模数据集时展现出无与伦比的优势，随着模型复杂度的不断提升，一个不可忽视的问题逐渐浮出水面——过拟合，过拟合，即模型在训练集上表现优异，却在未见过的数据上表现糟...