防止过拟合的完整方案
针对小规模数据集训练的特殊挑战，建议采用以下组合策略：
- 正则化配置：训练时设置weight_decay=0.05（L2正则）和dropout=0.2（在transformer层）
- 早停机制：监控验证集mAP，当连续3个epoch未提升时自动停止（需添加EarlyStopping回调）
- 数据多样性增强：使用Roboflow平台的AutoOrientation、Mosaic等预处理功能（需在下载数据集时配置）
- 迁移学习技巧：冻结backbone层的前10个epoch（修改train.py中的freeze_layers参数）
补充方案：当数据集＜1000张时，建议采用5折交叉验证。可通过修改dataset_dir参数为列表形式实现（如[‘fold1′,’fold2’]）。
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Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何避免自定义数据集训练时的过拟合问题？
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