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过拟合解决方案

增加训练的数据量

L1或L2正则化，在原来的cost基础上加上一个正则项

dropout，随机忽略某些神经元，dropout(0.6)说明随机有60%的神经元被关闭（随机性失活）

数据集的准备，加入噪点，增白，batchsize，shuffle

Batch Normalization

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