訓練深度神經網絡

1.訓練數據 (1)數據量越大越好，模型泛化能力越強； (2)去除損壞的訓練樣本； (3)數據擴張（Data Augmentation）--拿圖像爲例，通過翻轉、模糊等操作生成新的樣例。 2.選擇恰當的激勵函數（Activation Function） 激勵函數是神經網絡的核心部分之一。激勵函數將模型非線性（none-linearity）化。之前的神經網絡大多選用Sigmoid函數作爲激勵函數，但

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