正则化

正则化 正则化：通过降低模型复杂度防止过拟合，在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的权重。 模型不在只是以最小化损失为目标，这称为经验风险最小化： minimize(Loss(Data|Model)) minimize(Loss(Data|Model)) 而是以最小化损失和复杂度为目标，这称为结构风险最小化： minimize(Loss(Data|Model)+λ complexity(Model

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