深网络一定更好？四条广为流传的神经网络误区逐一拆解
cneuralnetwork · x · 2026-10-31
cneuralnetwork 列举了几条从业者常信以为真的神经网络误区：
- 「更深的网络总是学得更好」——深度提升容量，但优化与泛化仍然是关键
- 「训练损失低就是好模型」——模型可能只是在记忆训练集
- 「ReLU 解决了梯度消失」——有缓解，但死神经元和病态网络依然存在
- 「Adam 总是优于 SGD」——Adam 初期收敛更快，但某些场景下 SGD 泛化更好
作者还征集读者补充更多误区。
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