机器学习15：神经网络调试方法总结1.过拟合问题2.局部最低点及梯度消失问题3.Keras 优化程序4.神经网络的回归其他资源：
1.过拟合问题1.1早期停止法：将每个epoch的误差绘制成图表，画出训练误差和测试误差的曲线降低梯度，直到测试误差停止降低并开始增大。这个临界点就是最合适的epoch。这个方法广泛用于训练神经网络。1.2正则化当用一条直线来分类两个点时：可见参数越大，分类越准确，将两组系数投射到sigmod函数中，可见，系数较小时，可以得到更好的梯度下降坡度；把系数乘以10后，函数更加陡...
