模型的正則化

Why & What 正則化 首先，從使用正則化解決了一個什麼問題的角度來看：正則化是爲了防止過擬合， 進而增強泛化能力。 正則化項 正則化其實就是在原始的損失函數中添加一個正則化項，用於約束 w w w 的取值空間。 正則化項一般都是單調遞增函數，函數模型越複雜，正則化值越大。 這樣設置風險函數，就可以很好地保證在模型的識別上去的情況下，模型的複雜度不會太大。進而保證了模型的泛化能力，防止過擬合

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