深度學習初步，全連接神經網絡，MLP從原理到實現（二）原理部分，過擬合，激活函數，batchsize和epochs，訓練DL模型的建議
其他兩篇： 深度學習初步，全連接神經網絡，MLP從原理到實現（一）原理部分，反向傳播詳細解釋和實際計算例子 深度學習初步，全連接神經網絡，MLP從原理到實現（三）實現部分，用java實現MLP 1.激活函數 （1）Sigmoid Sigmoid將所有輸入壓縮到0到1之間，這樣造成的問題是，當隨着神經網絡的層次加深時，特徵的變化由於sigmoid而慢慢衰減。這樣會造成靠近輸入層的梯度很小。 （2）R
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