最近在训练一个神经网络，想要识别图片中的水印，
样本数据：Train on 6786 samples, validate on 1198 samples
模型如下：
但是train loss一直居高不下，如图，什么原因呢？
很奇葩的图，对不对？哈哈哈
可以看到模型容量太小的原因，什么是模型容量呢，简单的说 就是神经网络的层数，neural的数目。
知道原因就好办了，提高网络的容量：
最终从下图中可以看到，网络的拟合能力提升了！
同样的，当出现overfitting的时候怎么办呢，通常有两种办法：
1:降低模型容量
2:正则化方法：weight decay, dropout, data augmentation
通常，正则化方法比较通用
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本文标题：tensorflow 训练神经网络CNN underfittin
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