2.4神经网络优化之正则化

在提出正则化这个概念以前，咱们先介绍过拟合现象。所谓过拟合就是所训练的模型仅仅适用于训练集，对于新的数据就不适用。那么如何解决过拟合呢？咱们提出正则化方法，经过正则化方法能够有效解决过拟合 正则化就是在损失函数引入复杂度指标，利用给参数加权值，以弱化训练数据的噪声 使用正则化后，损失函数loss变成两部分 在图片中,咱们看到如何在代码去实现求loss(w) eg.生成一套数据集，随机产生300个按

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