本博客仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。

还望各位看官能够见谅，欢迎批评指正。

一、如何降低过拟合[1]

1. 什么是过拟合

在给定的训练集上表现良好，使得模型过于复杂。

2. 过拟合带来的危害

在给定的训练集上表现良好，但在测试集上表现很差，即泛化能力很弱。

3. 如何解决过拟合

（1）调整现有数据，给现有数据添加噪声。

（2）使用dropout

dropout指的是模型在训练过程中每次按50%的几率关闭或忽略某些层的节点。这可以理解成在训练过程中会产生不同的模型，不同的模型会产生不同的计算结果，随着训练的进行，这些计算结果会在一个范围内波动，但其均值却不会有很大变化。（me:同一层的不同节点可看成是独立同分布）

（3）正则化

正则化又称权重衰减。神经网络的核心是误差的反向传播，误差会对每个神经元的权重更新产生影响。随着训练的进行还会存在累积误差，正则化就是使在权重更新的时候进行一定程度的衰减，从而减少累积误差的对权重更新的影响，从而防止过拟合。

（4）Early Stopping提前终止

在每次循环结束后计算模型的准确率，当连续10准确率在一个范围内波动时就停止训练。

（5）使用Batch_Normalization

数据经过卷积层之后，在进入激活函数之前需要对其进行一次Batch Normalization。分批对输入的数据求取均值和方差之后重新对数据进行归一化计算，这样做的好处是使得无论是训练集还是测试集都在一定范围内波动，即对数据中包含的误差进行掩盖化处理。

（6）其他方法

交叉验证，PCA降维。

二、全连接层的作用[1]

在卷积神经网络中，卷积层作为特征提取的手段，在输出的最后都是由全连接层做数据的分类层。因此也可以说全连接层在整个卷积神经网络中是起到一个“分类器”的作用。

三、激活函数的作用[2]

激活函数是为了引入非线性因素，解决线性模型不能解决的问题。如果不使用激活函数，我们所获得的模型只能还是线性的，只不过是复杂的线性组合罢了。

四、池化层的作用[1]

1. 对卷积层所提取的信息做更进一步的降维，以减少计算量。

2. 加强图像特征的不变性，使之增加抗图像的偏移、旋转等方面的鲁棒性。

参考文献

[1] 王晓华. TensorFlow深度学习应用实践

[2] https://www.zhihu.com/question/22334626