深度学习中的几种正则化（Regularization）方法

正则化是一种策略，目的是减小测试偏差，大致方式是经过增长（或减小）模型所能拟合的函数的数量来增长（或减小）模型的容量。html 使用参数范数惩罚，参考文献：[1]、[2]、[3] 能够参考《凸优化》第297页的 “正则化逼近”。 一般只惩罚权重，不惩罚偏置。 基本公式： J ~ ( θ ; X , y ) = J ( θ ; X , y ) + α Ω ( θ ) \widetilde{J}(\p

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