在深度学习中, 正则化是一种关键的技术, 用于防止模型过拟合, 从而提高模型的泛化能力.

卷积神经网络专门用于处理图像, 视频, 语音等数据的神经网络. 是含有卷积层的神经网络, 卷积层的作用就是用来自动学习, 提取图像的特征.CNN网络主要由三部分构成:卷积层池化层和全连接层卷积层负责提取图像中的局部特征.池化层用来大幅降低参数量级(降维).全连接层类似人工神经网络的部分, 用来输出想要的结果.

在python的学习过程中我踩过不少的坑，我想许多像我一样的新人也可能遇到过这些问题，为此我总结了5个很经典的问题，并给出了我自己的解决办法，希望能对初学者有所帮助。

RNN中文称作循环神经网络, 是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构. 一般以序列数据为输出, 通过神经网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出. 它的特点是能够捕捉序列数据中的事件依赖关系, 广泛应用于自然语言处理, 事件序列预测, 语音识别等领域.