deep learning, AI
防止训练过程中出现过拟合：
- 最大池化，max pooling；
- Dropout，神经元局部失活；
- 采用正则化方法；
- 增加样本量。
防止训练过程中出欠拟合：
- 减少正则化参数；
- 增加多项式特征；
- 增加其他特征，比如“泛化”、“相似性”、“组合”。
梯度下降法：
- 神经网络模型训练最常用的优化方法。
反向传播法：
- 一种通过误差来反向更新权重和偏置的方法。
deep learning, AI
防止训练过程中出现过拟合：
防止训练过程中出欠拟合：
梯度下降法：
反向传播法：
deep learning, AI 防止训练过程中出现过拟合： 最大池化，max pooling； Dropout...
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