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本文目录一览：
- 1、神经网络过拟合的处理方法
- 2、神经网络专业术语基本介绍
- 3、在神经网络中常用的技术有哪些?
神经网络过拟合的处理方法
BP神经网络的过拟合问题是神经网络训练中常见的问题之一。针对这个问题，可以采取许多方法来解决，例如使用L1正则化和dropout方法。这两种方法都可以用于控制神经网络的复杂性，防止过拟合。
增大数据量 2early stoping 通过在模型的训练的过程中同时通过验证集测试模型的准确率，如果模型在测试集上效果上升但是验证集上的效果下降就停止训练，防止过拟合。
采用更复杂的模型：如果简单的模型无法泛化到新的数据，那么可以尝试使用更复杂的模型。例如，如果使用线性回归模型，可以尝试使用支持向量机、神经网络等更复杂的模型。
）正则化方法： 一般有L1正则与L2正则等 4）Dropout： 正则是通过在代价函数后面加上正则项来防止模型过拟合的。
神经网络专业术语基本介绍
南搞小孩给出基本的概念： 一些基本常识和原理 [什么叫神经网络？] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。
-卷积步长设置(StridedCOnvolution)卷积步长也就是我们进行卷积操作时，过滤器每次移动的步长，上面我们介绍的卷积操作步长默认都是1，也就是说每次移动过滤器时我们是向右移动一格，或者向下移动一格。
数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。神经网络：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。
在神经网络中常用的技术有哪些?
1、人工智能技术是当前炙手可热的话题，而基于神经网络的深度学习技术更是热点中的热点。
2、权重更新：在神经网络中，权重矩阵是模型的核心部分，它决定了模型的学习能力。通过矩阵赋值，我们可以不断更新权重矩阵，使模型能够更好地拟合数据。
3、这些特性使卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。 卷积(Convolution)是分析数学中一种重要的运算。在信号处理或图像处理中，经常使用一维或二维卷积。 一维卷积经常用在信号处理中，用于计算信号的延迟累积。
4、学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。而学习向量量化的表示是码本向量的集合。
5、BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
6、神经网络模型的分类 人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。
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