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深度神经网络面临的挑战与解决方案

模型选择（structural decision）

主观性的领域知识（domain knowledge）：针对图像的CNN，卷积神经网络模型。

模型复杂度（model complexity）

正则化（regularization）技术：

  • dropout：when network corrupted

    网络结构本身被破坏时

  • denoising：when input corrupted

    输入信息被污染

优化问题（optimization problem）

  • careful initialization 避免局部极小值的出现

    这一步称为预训练（pre-training）

计算复杂度

  • 采用新的硬件体系结构：比如使用GPU（使用mini_batch）

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