深度学习，如何平衡模型复杂度与泛化能力？
在深度学习的实践中，模型复杂度与泛化能力之间存在着微妙的平衡，一个过于复杂的模型虽然能捕捉到训练数据中的细微特征，但往往容易过拟合，导致在未见过的数据上表现不佳，反之，一个过于简单的模型则可能遗漏重要的信息，影响其泛化能力。如何在这两者之间...
在深度学习的实践中，模型复杂度与泛化能力之间存在着微妙的平衡，一个过于复杂的模型虽然能捕捉到训练数据中的细微特征，但往往容易过拟合，导致在未见过的数据上表现不佳，反之，一个过于简单的模型则可能遗漏重要的信息，影响其泛化能力。如何在这两者之间...