神經網絡與深度學習-網絡正則化

正則化（ Regularization） 是一類通過限制模型複雜度， 從而避免過擬合， 提高泛化能力的方法， 比如引入約束、增加先驗、提前停止等，正則化能有效提升模型的範化能力。 在傳統的機器學習中， 提高泛化能力的方法主要是限制模型複雜度， 比如 採用 ℓ1 和 ℓ2 正則化等方式． 而在訓練深度神經網絡時， 特別是在過度參數化（ Over-Parameterization） 時， ℓ1 和ℓ2

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