深度学习，如何平衡模型复杂度与训练数据量？
在深度学习的广阔领域中，模型复杂度与训练数据量的平衡一直是困扰研究者和开发者的难题，随着神经网络层数的增加，模型能够学习到更复杂的特征表示，但同时也面临着过拟合的风险，尤其是在训练数据有限的情况下。我们需要理解“模型复杂度”这一概念，它指的...
模型复杂度与训练数据量平衡
深度学习，如何平衡模型复杂度与训练数据量？
在深度学习的世界里，模型复杂度与训练数据量之间的平衡是一个永恒的挑战，一个过于简单的模型可能无法捕捉数据的复杂模式，而一个过于复杂的模型则可能因数据不足而陷入过拟合的困境。理解并定义问题的本质是关键，在深度学习中，模型复杂度通常由网络层数、...