深度學習（Deep Learning）讀書思考三：正則化
概述 正則化是機器學習中很是重要而且很是有效的減小泛華偏差的技術，特別是在深度學習模型中，因爲其模型參數很是多很是容易產生過擬合。所以研究者也提出不少有效的技術防止過擬合，比較經常使用的技術包括：web 參數添加約束，例如L一、L2範數等 訓練集合擴充，例如添加噪聲、數據變換等 Dropout 該文主要介紹深度學習中比較常見幾類正則化方法以及經常使用參數選擇，並試圖解釋其原理。算法 正則化技術 參
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