18、神经网络与卷积神经网络：原理、优化与应用

神经网络与卷积神经网络：原理、优化与应用

神经网络的过拟合问题及解决方法

在神经网络训练中，一个常见的问题是过拟合，即模型在训练数据上表现出色，但在验证数据上表现不佳。例如，之前的模型训练准确率接近 100%，但验证准确率仅在 80% - 85% 之间达到峰值，这表明模型的泛化能力不足。

为了解决过拟合问题，有两种主要方法：
1. 减少网络复杂度 ：减少网络的深度、单个层的宽度或两者同时减少。更少的神经元意味着更少的可训练参数，这使得网络更难过度拟合训练数据。
2. 引入 Dropout ：Dropout 是一种在训练过程中随机丢弃层之间连接的技术，以防止网络对训练数据学习得过于深入。它就像阅读一本书时跳过每隔一页，希望能学习到高级概念而不陷入细节。

以下是使用 Keras 引入 Dropout 的示例代码：

from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Sequential

model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu',
                input_shape=(image_width * image_height,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(class_count, activation='softmax'))
model.c