深度学习

前面分享过《深度学习中的激活函数、防止过拟合的方法》、《最清楚的过拟合（Overfitting）、欠拟合讲解》，今天给125建站网再给大家梳理一下，让你快速理解欠拟合和过拟合，以及解决欠拟合和过拟合的方法？ 欠拟合与过拟合 欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况； 过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就大不如意了，即模型的泛…

深度神经网（DNN）中经常会存在一个常见的问题：模型只学会在训练集上分类（过拟合现象），dropout就是为了减少过拟合而研究出的一种方法。

激活函数需要具备的属性： 非线性： 几乎处处可微： 计算简单： 非饱和性（saturation）： 单调性（monotonic）： 输出范围有限： 接近恒等变换（identity）： 参数少： 神经网络中激活函数的真正意义?一个激活函数需要具有哪些必要的属性?还有哪些属性是好的属性但不必要的? 非线性：即导数不是常数。这个条件是多层神经网络的基础，保证多层网…