深度学习模型过拟合问题解决办法模型过拟合在这里插入图片描述如上图所示拟合曲线(1)图一的拟合较为简单，不能很好的反应出变化关系 ，欠拟合(2)图二的拟合较好，可以很好的表达变化关系(3)图三的拟合较为复杂，常用不能很好的预测以后的变化趋势），为过拟合情况产生过拟合的原因：观察值与真实值存在偏差训练样本的获取，本身就是一种抽样。抽样操作就会存在误差， 也就是你的训练样本 取值 X， X = x(真值

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conf_thresConfidence Threshold，置信度阈值。　　只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。　　想让YOLO只标记可能性高的地方，就把这个参数提高。iou_thresIntersect over Union Threshold，交并比阈值。IOU值：预测框大小∩真实框大小 / 预测框大小∪真实框大小。（预测框与真实框的交集与并集的取值。）iou_thres在de

Tensorflow 测试GPU是否可用1.打开Anconda Prompt进入环境conda activate tf //激活环境名为tf的环境2.输入python，进入python3.输入测试代码import tensorflow as tfprint(tf.test.is_gpu_available())4.打印结果True //表示GPU可用False//表示GPU不可用，需要排查原因5.