习率，这对于稀疏数据特别有效 AdaDelta 和 Adam ：这些方法建立在 Adagrad 的基础上，通过考虑梯度的二阶矩，提供更精细的自适应学习率调整 C. 管理神经网络中的过度拟合 . 正则化技术 L 和 L 正则化：这些对网络参数或其活动的大小增加了惩罚，促进了更简单的模型，可以更好地概括未见过的数据 Dropout ：
在训练过程中暂时删除一部分神经元，以防止网络过度依赖任何特定神经元，从而鼓励更强大的功能 . 提前停止 性能监控：当验证性能恶化时停止训练，节 博茨瓦纳电子邮件列表 省计算资源并防止过度拟合 . 标准化技术 批量归一化：标准化每个小批量的层输入。这可以稳定学习过程，并且通常可以加快深度网络的收敛速度 D. 超参数调优和网络架构 .
定义网络架构 配置决策：涉及选择适当数量的层和每层神经元以捕获数据表示的复杂性和深度 激活函数的选择：ReLU、sigmoid 和 tanh 之间的选择会影响网络建模非线性关系的能力 . 权重初始化 Xavier 和 He 初始化：这些初始化方法设置初始权重，以便在训练开始时更快、更可靠地收敛 . 超参数优化 Keras Tuner 应用程序：