减少可避免偏差的技术

• 加大模型规模（例如神经元/层的数量）：这项技术能够使算法更好地拟合训练集，从而减少偏差。当你发现这样做会增大方差时，通过加入正则化可以抵消方差的增加。
• 减少或者去除正则化（L2 正则化，L1 正则化，dropout）：这将减少可避免偏差，但会增大方差。

有一种方法并不能奏效：

• 添加更多的训练数据：这项技术可以帮助解决方差问题，但它对于偏差通常没有明显的影响。