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深度学习，比如卷积神经网络(CNN)要完成训练任务，需要一遍又一遍的学习。一般来说，学习次数越多，学习效果越好。那到底要学习多少次才是个头呢？我陷入了思考。01 是不是误差越小，学习效果就越好？比如前面研究的自编码去噪，见前文《地震无监督自编码降噪怎样做出效果，我想清楚了几个关键问题 》。我训练的噪声图片是这样的：那没有噪声的图片是这样的：接下来就开始不同迭代的训练。20次迭代的训练误差的结果见图