1.获取更多的训练数据2.减小网络容量3.添加权重正则化4.添加dropout
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机器学习中的特征工程
特征工程(feature engineering)：是指将数据输入模型之前，利用关于数据和机器学习算法的知识对数据进行硬编码的变换(而不是由模型学习得到的)，以改善模型的效果...
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为什么要采用最大池化层对特征图进行下采样？对于一个网络，我们先使用了maxpooling进行池化，得到的网络模型架构如下： 然后我们删除了其中的最大池化层，得到了网络模型架构如下： 这种删除最大池化层的网络模型架构有...
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#1.什么是激活函数？---将输入信号的总和转化为输出信号的函数被称为是激活函数（activefunction）激活函数的作用在于决定如何来激活输入信号的总和 #2.sigm...
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Can we estimate P(Y| X1, X2,…, Xd ) directly from data?
Yes, of course. But in general,, we do not have enough large training data, so we need ...