人类一直致力于改进人工智能的性能。为了训练一个有统计能力的神经网络，需要考虑各种因素，例如网络层数、学习率和数据集大小等等。在本文中，我们提出了一种新的方法来训练神经网络，该方法在交叉验证和测试集上均得到了显著的结果。我们的方法可以更好地处理复杂的数据集，并在训练期间保持网络的收敛性。
重要的是，在训练过程中，我们还提供了一种新的技术，可以使得网络更好地适应训练数据（称为“正则化”）。这种技术有助于防止过拟合，因此可以同时提高网络的准确性和泛化性能。我们还探讨了网络体系结构的设计，发现网络层数和神经元的数量对网络的性能有显著影响。在最终的试验中，我们展示了网络的表现，证明了我们提出的方法是有效的。
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