神经网络学习笔记（2）：过拟合
模型复杂度图表： 判断是否出现欠拟合过拟合 避免过拟合： 过拟合的函数提供了更小的误差，对误差函数进行调整： 惩罚weights 使用L1正则化时，我们希望得到稀疏向量，他表示较小权重趋向0 L2正则化得出较小齐权的向量
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