過擬合——權重衰減
L2範數正則化（regularization） 1、過擬合——在訓練集上表現得好，在測試集上表現得差（模型訓練誤差遠小於它在測試集上的誤差） 2、解決辦法 可以增大數據，但代價高，你以爲數據都好弄到的嗎？？？ 權重衰減 weight decay 3、什麼是L2範數正則化呢？ 正則化通過爲模型損失函數添加懲罰項使學出的模型參數值較小，是對付過擬合的常用手段 先來回想一下之前的線性迴歸模型，如下圖 損
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