正则化减少overfitting
正则化相当于对原来函数的泛化能力，是对解空间的一种约束：不仅减少了过拟合，还避免陷入局部最小值点 常见的正则化： （1）L1 正则化 （2）L2 正则化 两者都是权重的减小， 只是L1减少一个常量，L2减少了固定比例 如果权重本身很大，L1减少的比L2少 如果权重本身很小，L1减少的多 L1正则化使数据变得更加稀疏，这是和本身的范数空间有关的
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