Setting up your ML application(深度学习实践技巧)---deeplearning.ai---笔记（16）

一、思维导图 二、正则化 正则化是一个较好的方法去解决神经网络的过拟合问题。 我的理解是：如果一个神经网络出现过拟合，那么说明这个神经网络既拟合了输入数据中的特征部分，也拟合了输入数据的噪声部分。当神经网络处于过拟合，那么神经网络拟合的函数就非常复杂。那么非常复杂的函数就需要更多的神经元，更深的神经网网络才能表示。那么，现在有两个思路来解决过拟合问题（不要让神经网络太复杂），1是降低每个神经元的输

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