人工神经网络中常用的技术

1. 反向传播算法（Backpropagation algorithm）：通过计算误差反向传播，不断调整网络参数，以提高网络输出结果的准确性。

2. 激活函数（Activation function）：在网络中使用非线性激活函数，如sigmoid、ReLU、tanh等，以增强网络的表达能力。

3. 权重共享（Weight sharing）：在一些特定的网络结构中，如卷积神经网络（CNN），可以通过权重共享来减少模型的参数数量，降低过拟合的风险。

4. 卷积操作（Convolution operation）：在图像处理任务中，卷积操作可以有效地提取图像的局部特征，从而提高网络的性能。

5. 池化操作（Pooling operation）：池化操作可以缩小特征图的尺寸，减少模型的计算量，并且可以防止过拟合。

6. Dropout技术：在训练过程中，随机地将一部分神经元输出置为零，以减少模型的过拟合风险。

7. 批量归一化（Batch normalization）：在网络中添加归一化层，以加速模型的训练过程，并且可以一定程度上缓解梯度消失的问题。

8. 先验知识（Prior knowledge）：在网络中添加先验知识，如图像的旋转、平移、缩放等，以提高网络的鲁棒性和泛化能力。