深度学习揭秘之防止过拟合（overfitting）

摘要：本文总结深度学习过拟合产生的原因以及解决办法，涵盖正则化、dropout等操作，可以作为工程中的一份开发指南。 神经网络通过大量的参数模拟各种繁多的任务，并能拟合各种复杂的数据集。这种独特的能力使其能够在许多难以在“传统”机器学习时代取得进展的领域——例如图像识别、物体检测或自然语言处理等领域表现优异。然而，有时候，最大的优点也是潜在的弱点。模型在学习过程时，如果缺乏控制可能会导致过拟合（o

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