过拟合有什么现象呢？
就是训练好模型，将train数据集再用来评估模型，得到的准确率非常高，但是test数据集来机损准确率的时候就比较低，这就发生了过拟合现象。主要通过drop-out来防止
每个单个隐层神经元个数越多，有一个神经元类似于就切了一刀。在训练数据集上的分类越好，但是在测试数据集上就很差了，这就发现了过拟合的现象。
1，
2，
3，增加数据集
补充参考资料：https://blog.csdn.net/crazy_scott/article/details/80343324
卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2018-08-05 11:36:51
神经网络过拟合—— 解决方案——，增加数据集，正则化惩罚项和drop-out，drop-out,是让train数据集也计算准确率，如果和测试数据集差不多，表示没有过拟合。如果相差很大就过过拟合了。
作者:yangli | 分类:算法 | 浏览:1044 | 评论:0
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