摘要：
除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。 阅读全文
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构建数据集 阅读全文
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权重衰减是应对过拟合问题的常用方法。 阅读全文
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当模型在训练数据集上更准确时，在测试数据集上的准确率既可能上升又可能下降。这是为什么呢？ 阅读全文
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前面了解了多层感知机的原理，我们来实现一个多层感知机。 阅读全文
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多层感知机（multilayer perceptron，简称MLP）是最基础的深度学习模型。 阅读全文
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线性回归模型适用于输出为连续值的情景，例如输出为房价。在其他情景中，模型输出还可以是一个离散值，例如图片类别。对于这样的分类问题，我们可以使用分类模型，例如softmax回归。 阅读全文
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线性回归 阅读全文