过拟合——权重衰减
L2范数正则化（regularization） 1、过拟合——在训练集上表现得好，在测试集上表现得差（模型训练误差远小于它在测试集上的误差） 2、解决办法 可以增大数据，但代价高，你以为数据都好弄到的吗？？？ 权重衰减 weight decay 3、什么是L2范数正则化呢？ 正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是对付过拟合的常用手段 先来回想一下之前的线性回归模型，如下图 损
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