提两个DNN的问题 🤔🤓

最近在研究深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）的过程中遇到了一些疑问，希望在这里能找到答案或者与大家进行深入探讨。首先，我想提的第一个问题是关于模型过拟合的问题。在训练过程中，我发现即使使用了正则化技术如Dropout和L2正则化，我的模型在训练集上的表现依旧非常好，但在验证集上的表现却差强人意。这让我困惑不已，不知道是不是因为数据预处理不够完善还是有其他原因导致的？希望各位大佬能够指点一二。🔍🧐

第二个问题是关于优化算法的选择。目前常用的优化器有SGD、Adam等，它们各有特点，适用于不同的场景。但是，在面对大规模数据集和高维度特征时，如何选择最合适的优化器成为了困扰我的难题。有没有哪位朋友有过类似经验，可以分享一下你们是如何做出选择的呢？🚀📈

期待大家的回复！让我们一起探索深度学习的奥秘吧！🙌🌟

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