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卷积神经网络如何处理过拟合问题？

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深度学习中的 Dropout 和 Batch Normalization 的作用是什么？

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什么是正则化？常见的正则化方法有哪些？

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过拟合和欠拟合是什么？如何应对过拟合？

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什么是梯度下降？其工作原理和变体是什么？

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神经网络有哪些正则化操作？

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神经网络中的 iteration 和 epoch 是否相同？

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前向传播和反向传播的工作原理？

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激活函数在神经网络中的作用是什么？

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什么是损失函数？作用是什么？

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