機器學習中解決模型過拟合的方法

（1）目标函數中加入正則化

（2）dropout

（3）batch normalization

（4）Label Smoothing Regularization(LSR)

LSR 就是為了緩解由label不夠soft而容易導緻過拟合的問題，使模型對預測less confident。

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