求助:面试里问到过拟合的问题

今天面试里面试官问了几个和过拟合有关的问题,感觉回答的有点磕磕碰碰的,想问下大佬们意见😅
1. 如果数据量比较少,是容易过拟合还是欠拟合?
2. 有什么缓解过拟合的方法?

1. 我答的过拟合,感觉数据少就容易学到更多的个性,噪声,不具备普适性
2. 我说了BN,Dropout这种层级网络;数据增强;学习率衰减和early stop(不知道warm start算不算,想了想没说);还有直接减少卷积通道数;
第二个问题感觉面试官好像是想我从网络结构方面讲,但是我实在是母鸡啊😓😓😓有没有大佬能说下啊?(能给个参考链接就更好了0.0)

PS:感谢评论中曲陌灵风大佬补充的参数正则化(当时怎么没想起来呢😥)   欢迎继续补充蛤,,
#面试题目#
全部评论
等大佬。我感觉第二题你答得足够全了,如果是我也最多说这些了。
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发布于 2019-08-19 20:38
过拟合也可能是网络太深了?设计一下用resnet结构?
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发布于 2019-08-19 20:54
增大数据量,early stopping,bagging,subsampling,dropout,BN,正则化
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发布于 2019-08-19 20:56
所以啥时候才会欠拟合😂
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发布于 2019-08-19 20:56

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