【源码】基于Python和TensorFlow框架的神经网络过拟合问题探究

项目简介

本项目聚焦于神经网络训练中常见的过拟合问题，即模型在训练数据表现佳但在测试数据表现差的现象。借助Python语言和TensorFlow框架构建神经网络模型，通过多种手段防止过拟合，并对比不同方法的效果。

项目的主要特性和功能

1. 数据生成：利用numpy生成带噪声的上下半圆分类数据。
2. 神经网络模型：构建含3个隐藏层、使用tanh激活函数的神经网络。
3. 防止过拟合方法：涵盖数据清洗、增加数据量、简化模型、L1正则化、L2正则化、Dropout等。
4. 训练与评估：训练模型并记录训练集和测试集损失值，对比不同方法效果。
5. 可视化：绘制不同方法下的拟合图，直观呈现防止过拟合效果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.x和TensorFlow，可通过以下命令安装TensorFlow： bash pip install tensorflow
2. 运行项目：进入项目目录，运行主程序文件： bash python overfitting.py
3. 查看结果：程序运行后生成训练结果和拟合图，可在控制台查看训练集和测试集损失值，通过图像直观了解防止过拟合效果。

下载地址

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