1. 神经网络概述
2. 神经网络优化技巧 (1) 初始化权重 (2) 激活函数选择 (3) 优化器选择 (4) 学习率调整 (5) 正则化 (6) 数据预处理 (7) 模型复杂度调整
3. 最佳实践 (1) 训练过程中的监控 (2) 模型验证和测试 (3) 过拟合和欠拟合处理 (4) 泛化能力提升
4. 结论
1. 权重初始化 - 选择合适的权重初始化策略，例如Xavier初始化、He初始化等。合适的权重初始化有助于提高训练的稳定性和模型的性能。
2. 激活函数选择 - 根据问题类型选择合适的激活函数，例如ReLU、Tah、Sigmoid等。激活函数能够引入非线性特性，提高模型的表达能力。
3. 优化器选择 - 根据需求选择适合的优化器，例如SGD、Adam、RMSprop等。优化器用于更新权重和偏差，合适的优化器能够加快训练速度并提高模型精度。
4. 学习率调整 - 学习率的大小对训练过程和模型性能有重要影响。过大的学习率可能导致训练不稳定，过小则可能导致训练缓慢或无法收敛。应根据实际情况调整学习率。
5. 正则化 - 使用正则化技术，例如L1、L2正则化，可以防止模型过拟合，提高泛化能力。合理使用正则化技术可以显著提高模型的性能。
6. 数据预处理 - 对数据进行归一化、标准化等预处理，有助于提高模型的训练效率和精度。预处理应根据数据特性和模型需求进行。
