正则化

虽然一直知道正则化是用于避免网络过拟合，可是不是很清楚为什么可以避免过拟合，昨天通过通过公式才看懂究竟是为什么。今天做一个小总结。 在论文中，正则化用“regularization”表示，翻译成中文应该是规则化。规则化是规则什么呢？规则的是我们学习提取到的特征。 在学习的过程中，有些时候会出现过拟合的情况，就是对于训练集和验证集有着优秀的拟合预测能力，但是对于测试集或未见过的样本，拟合预测能力很差

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