深度学习笔记(2)：1.8 其他正则化方法

这里介绍两种除去L1、L2以及drop-out的其他正则化方法。 首先第一种是data augmentation，其本质是通过扩大数据集以减少过拟合，有类似正则化的作用，可以作为正则化方法使用。如下图所示： 对于图片，可以通过水平翻转旋转来增大数据集。对于数字，可以通过扭曲和旋转，但其实通常对字符作轻微的变形处理，不像上图中扭曲的那么夸张。 除了data augmentation，第二种正则化方法

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