总结神经网络中的正则化方法

正则化与过拟合 在论文中，正则化用“regularization”表示，那为什么需要正则化呢？因为神经网络在学习过程中出现了过拟合情况，具体表现就是在训练集上表现好，在测试集上预测能力差，就是我们所说的泛化能力差，说的更直白一些，就是举一反三的能力差，网络学到了一些不重要的信息，比如说，对于猫狗识别，由于种种原因，网络学习到猫的一项特征是胡须8-10根，下一次来了一只猫只有6根胡须，模型就判定不是

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