尽管在训练过程中缺乏显式的复杂性控制,如显式正则化项,但参数化过度的深层网络预测效果良好。对于指数型损失函数,我们通过在与分类相关的归一化权值方面展示梯度下降的有效正则化效果来解决这个难题。

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深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。
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