第2讲
神经网络的过拟合与正则化

神经网络因为隐藏层的存在可以实现复杂的非线性拟合功能。但随着神经网络层数加深，模型的性能却趋于变差。本讲将探讨机器学习核心问题之一的过拟合，对正则化这一常用的缓解模型过拟合方法进行阐述，并介绍神经网络的一种正则化方法——Dropout。

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