摘要： 常见的方法有：选取更好的代价函数，就是被称为交叉熵代价函数（the cross-entropy cost function）； 四种正则化方法（L1和L2正则、dropout、训练数据的扩展） 一.交叉熵代价函数： 考虑一下神经元的学习方式：通过计算代价函数的偏导 和 来改变权重和偏移。那么我们说「 阅读全文