Dropout和正则项
注意以下字母皆代表矩阵 过拟合:不重要信息或错误的拟合,深度神经网络含有大量非线性隐含层，使得模型表达能力非常强。在有限的训练数据下，导致学习了很多样本噪声的复杂关系，而测试样本中可能并不存在这些复杂关系。这就导致了过拟合. 而Dropout和正则项,(https://blog.csdn.net/qq_29381089/article/details/80406428)对过拟合都有很好的解决 1.
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