如何避免機器學習中的過度應用?
Context:在深度學習中,卷積神經網路 (CNN) 是一種常用於分析視覺影象的人工神經網路. 在至少一個層的一般矩陣乘法中, 專門設計用於處理畫素資料, 他們在影象和視訊辨識,推薦系統,影象分類,影象分割,醫療影象分析,自然語言處理,腦<unk>電腦介面和財務時間序列等領域都有應用.  CNNs也被稱為Shift Invariant或Space Invariant人工神經網路 (SIANN), 因為他們對輸入的下方樣本操作, 大部分的卷積神經網路並不對翻譯不變.  這種現象也可能會發生. 經常會出現多層感知子, 這些網路的"完全連線性"使得他們容易過度連線資料. 常見的正規化或防止過度安裝方法包括:在訓練時處罰引數 (如體重下降) 或剪裁連線 (跳過連線,停機等). 發展強大的資料集也增加了CNN學習特定資料集的一般原則,
這樣的結構有助於避免過度<unk>合.