7.2正则化-学习笔记
正则化可以提高单一模型的效果，我们在模型中加入一些成分来防止过拟合。 我们在损坏函数中多加一项，第一项是让模型拟合数据，第二项则是正则项。 L2有可能意义有些不明确，目前常见的正则项的方式是dropout dropout的道理很简单，我们在每一层的随机层，将一部分的神经元置零，每次正向传播过程中，随机被置零的神经元都不同，每次处理神经元的一层，可以从上图发现，经过dropout后神经网络的大小变小
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