正则化L1 regularization、L2 regularization、Dropout
Regularization 重新定义了目标函数,为了通过是的权重的值都接近于0，使得目标函数更加的平滑减少样本中的噪声对训练的结果所造成的影响。（用于解决overfitting问题zhengzehua） L′(θ)=L(θ)+、lambda||θ||θ={w1,w2,...,wn} L ′ ( θ ) = L ( θ ) + 、 l a m b d a | | θ | | θ = { w 1 ,
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