深度学习（Deep Learning）读书思考三：正则化
概述 正则化是机器学习中很是重要而且很是有效的减小泛华偏差的技术，特别是在深度学习模型中，因为其模型参数很是多很是容易产生过拟合。所以研究者也提出不少有效的技术防止过拟合，比较经常使用的技术包括：web 参数添加约束，例如L一、L2范数等 训练集合扩充，例如添加噪声、数据变换等 Dropout 该文主要介绍深度学习中比较常见几类正则化方法以及经常使用参数选择，并试图解释其原理。算法 正则化技术 参
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