Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - 正则化如何较少过拟合
How regularization reduces overfitting? 解释 1 通过regularization, 使得神经网络各个层级的参数 W W 都更小更趋近于零，从而使得一个复杂的神经网络变得更像一个简单的神经网络（当参数真为零是，就是简单的神经网络了），从而减小过拟合。 解释 2 以 tanh tanh 激励函数为例，当 w[l] w [ l ] 较小时，则 z[l]=w[l]
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