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Neuroph 是一個用于人工神經網絡開發的 Java 框架，通常用于解決分類、預測等問題。過擬合是一個常見的問題，指模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現較差的情況。以下是一些 Neuroph 處理過擬合問題的方法：
數據集分割：將數據集分為訓練集、驗證集和測試集，用訓練集訓練模型，用驗證集調整超參數，最后用測試集評估模型性能，避免模型在訓練集上過擬合。
正則化：在訓練過程中添加正則化項，限制模型的復雜度，避免模型在訓練集上過度擬合。
早停：在訓練過程中監控驗證集的性能，當性能不再提升時停止訓練，避免模型在訓練集上過擬合。
數據增強：增加訓練集的樣本數量，可以通過旋轉、翻轉、裁剪等方法生成新的數據樣本，減少過擬合。
Dropout：在訓練過程中隨機丟棄一部分神經元，減少神經網絡的復雜度，避免模型在訓練集上過擬合。
通過以上方法可以在 Neuroph 中有效處理過擬合問題，提高模型的泛化能力。
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