cnn减小过拟合，减小泛化误差（测试误差），提高泛化能力的方法

1、数据增强，过少数据导致欠拟合，过少数据和复杂的网络结构导致过拟合。
2、正则化策略，引入参数惩罚项，如l1范数和l2范数。
3、引入dropout,随机失活神经元，简化网络结构，也属于正则化策略。
4、使用BN算法（Batch Normalnization),使数据变成（0~1）的正态分布，用了这步可不用dropout。
5、提前终止训练。

# 深度学习
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