摘要：
本文来自Second-TOMORROW博客。
原文链接:http://www.second-tomorrow.com/2017/12/04/深层神经网络过拟合优化/
·过拟合(Overfitting)
深层神经网络模型的训练过程， 就是寻找一个模型能够很好的拟合现有的数据（训练集），同时能够很好的预测未来的数据。
在训练过程中由于模型建立的不恰当，往往所训练得到的模型能够对训练集的数据非常好的拟合，但是却在预测未来的数据上表现得非常差，这种情况就叫做过拟合 阅读全文
