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硬汉亚瑟！骑着 derder 的摩尔马，手举春田步枪，征服整篇西部大荒野！
在这里，每一只羔羊、每一匹野马、每一座高山、每一条河流……都属于这位Cow Boy~
喜欢山坡的草地，以及弥漫水汽的高山。
当文明向西部扩散，平克顿探员一步步限制部落的营地，印第安人失去了最后一片保留地，亚瑟穿上聚酯针织衫，坐在小盒子格子间里，屏幕刺伤他的眼睛，鼠标和键盘压垮他的肩。
他的项目：他改用了LeakyReLu的激活函数，模型精度瞬间得到了极大提升，loss仅有0.09，test loss达到0.15，随之而来的产生一个问题——泛化性能急剧下降；使用9张图像组成数据集，那么数据量仅仅有6000余张，eval loss达到0.9+……说明模型几乎没有泛化性。
我们提出提高泛化性能的方法：
提高泛化性能
1，添加正则化：weight_decay(pytorch)
2，数据增强(但突然意识到没有增加数据量)
3，提高LeakyReLu的比例(不知道会不会有用)
4，#TODO 增加数据量