网络的输出类似于训练时随机遮蔽过后的不同的神经网络的平均就结果而言也可以缓解过拟合还有提早终止训练的不过更普遍的方法一般都是归一化，用L2或者L1来压制模型本身的复杂度参考“Structural Risk Minimization”。

2关于过拟合的排查 如果不是数据域的问题，那么可以基本判定训练集和测试集的数据域是一致的那么问题可以归为模型过拟合1数据域问题的解决方式 重新编排训练集和测试集的数据组成比例，尽量做到数据在训练集和测试集上。

你好，遗传算法在一定程度上可以防止过拟合 遗传算法主要是针对神经网络的优化的他是通过交叉和突变来实现对神经网络的优化 过拟合其实是说模型太过严格，泛化不够容错性不够好 因为遗传算法通过交叉和突变，他可以。