深度学习笔记

第一节课 1.机器学习模型， 就是为了使模型的输出结果与原结果的差距尽量小。算法 下图的公式中，L就表明损失函数。最后一项是正则项，能够防止过拟合。由于过拟合的状况下，参数的个数会比较多，而若是加上这个惩罚项，就能使不少参数值为0，这样，输入向量的不少维都由于不重要，而不在上面加入权重，从而防止过拟合。还能够按照下面的公式来理解：控制了w的大小，这样就能保证模型输出结果与原结果的差距，保持在一个可

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