深度神经网络退化问题

深度神经网络退化问题，也称为深度学习的退化问题，是指在训练深度神经网络时，随着网络层数的增加，反而导致训练误差增加，准确率下降的现象。这一现象通常被称为“退化”或“过拟合”。

在深度神经网络中，通过不断增加网络层数可以提高网络的表达能力，进而提高网络的准确率。但实际上，当网络层数增加到一定程度后，网络的表达能力不再提高，甚至会出现退化现象。这是因为随着网络层数的增加，网络的训练变得更加困难，梯度消失和梯度爆炸等问题也会更加突出。

解决深度神经网络退化问题的方法有很多，比如使用更好的初始化方法、使用批量归一化、使用残差连接等。此外，还可以使用更先进的深度学习模型，如残差网络、DenseNet等。