1.防止过拟合的方法有哪些？ 过拟合现象就是模型在train data上表现很好，但是在test data上表现不好。在神经网络的loss中表现为train loss一直在下降，但是dev set上的loss在某个节点开始上升。 过拟合 == 泛化能力差 过拟合出现的原因： 训练数据太少，样本不足； 训练数据中有大量的噪音，
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