Overfitting زمانی رخ میدهد که مدل به جای یادگیری الگو، داده آموزشی را حفظ میکند. برای جلوگیری از آن میتوان از دادههای متنوعتر، dropout و تنظیمات منظمسازی استفاده کرد. ارزیابی روی دادههای جدید نیز کمک میکند. در مدلهای مولد، کنترل نرخ یادگیری و بهروزرسانی متوازن دو شبکه اهمیت ویژهای دارد. تمرین و تنظیم دقیق این پارامترها تفاوت زیادی در کیفیت خروجی ایجاد میکند.
برای مشاهدهٔ ادامه، خرید کنید
دسترسی سریع و فوری