训练神经网络需要多少数据?

训练神经网络需要多少数据?

训练神经网络的常见挑战包括过拟合,即模型在训练数据上表现良好,但在看不见的数据上表现不佳。正则化和数据增强缓解了这个问题。

梯度消失和爆炸会阻碍深度网络的训练,特别是sigmoid或tanh激活。像ReLU激活和批标准化这样的技术解决了这些问题。

资源限制,如计算能力不足或标记数据,也带来了挑战。利用迁移学习、优化架构和使用基于云的解决方案可以帮助克服这些限制。

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