PaddlePaddle框架的模型复杂度控制有甚么方法

PaddlePaddle框架中可以通过以下方法来控制模型的复杂度：

1. 正则化：在模型训练进程中，通过添加正则化项来限制模型参数的大小，避免过拟合，常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。

2. Dropout：在训练进程中，随机将部份神经元的输出置为0，可以减少神经网络的复杂度，避免过拟合。

3. 参数剪裁：对模型参数进行剪裁，使其范围不超过一定的阈值，可以限制模型的复杂度。

4. Early stopping：在训练进程中监控验证集的性能，并在验证集性能不再提升时停止训练，避免过拟合。

5. 模型剪枝：通过剪枝删除部份神经元或连接，减少模型参数数量，下降模型复杂度。

6. 模型蒸馏：通过使用一个较大且复杂的模型生成软标签，然后用这些软标签来训练一个较小且简单的模型，可以减少模型复杂度。