1 在training set上就已經效果不佳
屬於模型就沒train好。
case 1：受到區域性最優影響，沒有收斂到全域性最優
solution：momentum（adam = rmsprop + momentum）
case 2：層數高時，靠近output的層率先快速收斂，靠近input的層則效果不明顯，導致train不好
solution：rbm，啟用函式選擇（relu）
boosting
2. 在testing set上效果不佳
over fitting
solution 1：early stopping
train到後面其實是對training set的over fitting了。由於testing set未知，可以分割出乙個validation set來充當testing set。
solution 2：regularization
修改lost function，加乙個正則項來限制weight的over fitting，常見的有l2 norm（weight decay），l1 norm
solution3：dropout
solution4：bagging
心情不好怎麼辦
國王有七個女兒，這七位美麗的公主是國王的驕傲。她們那一頭烏黑亮麗的長髮遠近皆知，所以國王送給她們每人一百個漂亮的髮夾。有一天早上，大公主醒來，一如往常地用髮夾整理她的秀髮，卻發現少了乙個髮夾，於是她偷偷地到了二公主的房裡，拿走了乙個髮夾。二公主發現少了乙個髮夾，便到三公主房裡拿走乙個髮夾 三公主發現...
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