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论文题目：神经网络过拟合现象的成因分析及解决方法
摘要：过拟合现象是神经网络的训练过程中，由于模型的复杂度过高，训I练时间较长，模型在训练集上达到很高的精度，甚至拟合训练数据的噪音，导致模型的泛化能力不强的现象。这一现象降低了模型的预测准确率和适用范围。本文研究过拟合现象产生的主要原因，并探讨目前降低过拟合现象影响的策略。
关键字：神经网络，深度学习，过拟合，偏差-方差困境，交叉验证，Dropout,早停法，正则化
第一章背景介绍第1节研究背景及意义
神经网络近年来越来越多的进入了人们的视野，得到了广泛的运用。从处理信息的角度看，神经网络的出发点是通过对人脑学
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