深度前馈神经网络训练技巧：权重初始化、激活函数、正则化等

以下是在深度前馈神经网络中增强训练效果的几个技巧：

权重初始化：权重初始化是深度学习中的一个重要问题，正确的初始化可以加速模型的收敛速度和准确率。一种常用的权重初始化方法是Xavier初始化，它可以使得输入数据的方差等于输出数据的方差，从而保持每一层输入数据分布的一致性，避免梯度消失和梯度爆炸。
激活函数的选择：激活函数对模型的性能有很大的影响，常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、LeakyReLU等。其中，ReLU是目前最常用的激活函数，它具有简单、快速、非线性等特点，可以避免梯度消失的问题。
批量归一化：批量归一化是一种常用的正则化方法，它可以减少内部协变量位移，提高模型的泛化能力。批量归一化可以在每个小批量数据上对每个特征进行归一化处理，从而避免了某些特征上的数值过大或过小对模型的影响。
Dropout：Dropout是一种常用的正则化方法，它可以随机将一些神经元的输出置为0，从而避免过拟合。Dropout可以增加模型的鲁棒性和泛化能力，防止过拟合产生。
学习率调整：学习率是优化算法中一个重要的超参数，它控制了每次迭代时模型参数的更新量。学习率过大或过小都会导致模型性能下降。可以采用学习率衰减、动态调整学习率等方法来优化学习率的选择。

这些技巧可以结合在一起使用，以达到更好的训练效果。例如，在深度前馈神经网络中，可以通过使用Xavier初始化、ReLU激活函数、批量归一化和Dropout正则化等方法来提高模型的训练效果。