TensorFlow-深度學習-10-DropOut與多層神經網絡

對於簡單的3層人工神經網絡，常用的激活函數很容易達到飽和度，比如sigmod，因爲它很容易達到一個飽和度，導致整個訓練終止。我之前在三層人工神經網絡上加了一層，變成4層，然後進行訓練，但是發現，訓練的結果並沒有什麼變化，這是因爲4層人工神經網絡可能已經存在了過擬合的現象。 其實經過大量研究人員的研究發現，三層神經網絡其實已經能夠滿足比較大的數據量的訓練，再增加其實已經沒有什麼意義了。所以要增加隱藏

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