03论文笔记《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》
降低过拟合（reduce overfitting） 我们的神经网络架构有6000万参数。尽管ILSVRC的1000类使每个训练样本从图像到标签的映射上强加了10比特的约束，但这不足以学习这么多的参数而没有相当大的过拟合。下面，我们会描述我们用来克服过拟合的两种主要方式。 1.1 Date Augmentation 图像数据上最简单常用的用来减少过拟合的方法是使用标签保留变换来人工增大数据集。我们使
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