深度网络的过拟合问题讨论

 问题背景 最近做深度学习实验的时候遇到了一个很棘手的问题，那就是大名鼎鼎的“过拟合”，直观地表现在图中是长这个样子的，分析来讲就是说深度网络在拟合训练集的时候是可以很好地实现，Loss很小，Accuracy很大（我这儿能达到99.99%），但是呢，测试集的Loss很大，Accuracy在一个比较低的范围内波动（我这儿是70%-80%），并没有像论文中说的那样，测试集的Loss随着迭代的增加而

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