数据正则化总结
涉及机器学习或者深度学习的问题的时候总能听到有人提起“正则化”，可能都会模糊的知道，正则化是一种 有效的防止过拟合，提高模型泛化能力的有效手段。而过拟合可以理解是模型太过复杂，过分的考虑当前数据的分布结构，过分的拟合当前的数据。在早期的机器学习领域一般只是将范数惩罚叫做正则 化技术,而在深度学习领域认为：能够显著减少方差,而不过度增加偏差的策略都可以认为 是正则化技术,故推广的正则化
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