Dropout和正則項
注意以下字母皆代表矩陣 過擬合:不重要信息或錯誤的擬合,深度神經網絡含有大量非線性隱含層，使得模型表達能力非常強。在有限的訓練數據下，導致學習了很多樣本噪聲的複雜關係，而測試樣本中可能並不存在這些複雜關係。這就導致了過擬合. 而Dropout和正則項,(https://blog.csdn.net/qq_29381089/article/details/80406428)對過擬合都有很好的解決 1.
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