深度學習初步，全鏈接神經網絡，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
其餘兩篇：java 深度學習初步，全鏈接神經網絡，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算法 深度學習初步，全鏈接神經網絡，MLP從原理到實現（三）實現部分，用java實現MLP網絡 1.激活函數 （1）Sigmoid函數 Sigmoid將全部輸入壓縮到0到1之間，這樣形成的問題是，當隨着神經網絡的層次加深時，特徵的變化因爲sigmoid而慢慢衰減。這樣會形成靠近輸入層的
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