我正在尝试使用Neuronet软件包构建预测模型。首先，我将数据集分为训练（80％）和测试（20％）两类。但是ANN是一种强大的技术，因此我的模型很容易过拟合训练集，并且在外部测试集上的表现很差。 Predicted vs True Value - Training is the right one and test set is the left one
有没有一种方法可以对训练集进行交叉验证，以使我的模型不会过度拟合训练集？我如何使用自己的内置函数来做到这一点？
此外，在进行深度学习时还有其他方法吗？我听说您可以调整模型的权重，以提高外部数据的质量。
谢谢！
