深度學習 過擬合 CheckList

參考資料： 量子位-怎樣構建深度學習模型？web 第1步：損失函數 迴歸問題用MSE(均方偏差) 多類別分類問題用交叉熵(衡量類似性) 二分類問題用二值交叉熵 第2步：初始神經網絡架構 結構化學習(結構化數據)：一個激活節點的個數數在輸入和輸出神經元數之間的全鏈接層，先不要太深太大 計算機視覺：從ResNet開始 第3步：訓練集 用learning rate finder來選學習率，能夠獲得一個學

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