第10课：优化神经网络——如何防止过拟合

上一篇，我们一步步搭建了一个深层的神经网络，来实现图片的分类。结果显示，随着网络层数加深，隐藏层数增加，网络性能会有所提升。但是，单纯地通过增加网络层数也不一定能取得很好的效果，且模型容易发生过拟合。本文将主要来谈谈神经网络中的过拟合问题以及如何避免过拟合。 什么是过拟合 任何机器学习模型，包括神经网络都可能存在过拟合（Overfit）问题。下面用一张图来说明： 上图中，分别用三个模型来拟合实际的

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