神经网络优化----正则化 （正则化损失函数）

在神经网络优化中，通过对损失函数进行正则化来缓解过拟合 方法：通过在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化了训练数据的噪声 公式为： loss = loss(y与y_) + regularizer * loss(w) 其中 loss(y与y_)为一般损失函数，可以为交叉熵损失函数，或者均方误差损失函数 regularizer为正则化权重 regularizer * loss(w) 在p

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