我正在从事一个机器学习项目，并在神经网络的训练过程中遇到了问题。尽管使用了 dropout 和批量归一化等技术，我仍然观察到训练数据的过度拟合。这是否是由于我的正则化参数配置错误或数据预处理管道中的缺陷造成的？任何有关如何解决此问题的见解或建议将不胜感激。
在我的机器学习项目中，我使用 dropout 和批量归一化等先进技术实现了神经网络架构，以减轻过度拟合。然而，尽管做出了这些努力，我仍然在训练过程中观察到过度拟合行为。我怀疑该问题可能源于正则化参数的错误配置或数据预处理管道中的缺陷。我正在寻求有关如何有效排除和解决这个持续存在的过度拟合问题的建议。
即使使用 dropout 和批量归一化等技术，过度拟合也很难解决。您是否尝试过调整正则化强度或探索不同的数据预处理方法？它可以帮助分析模型的学习曲线和验证性能以获得进一步的见解。继续尝试，让我们知道进展如何！