[深度学习] 网络正则化

网络正则化 机器学习的核心问题是如何使学习算法不仅在训练样本上表现良好，而且在新数据上或测试集上同时奏效，学习算法在新数据上的这样一种表现我们称之为模型的泛化能力。如果一个学习算法在训练集表现优异，同时在测试集依然工作良好，可以说该学习算法有较强的泛化能力。若某算法在训练集表现优异，但是测试集却非常糟糕，我们说这样的学习并没有泛化能力，这种现象也叫做过拟合（overfitting）。  如何避免过

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