深度學習筆記(2)：1.8 其他正則化方法

這裏介紹兩種除去L1、L2以及drop-out的其他正則化方法。 首先第一種是data augmentation，其本質是通過擴大數據集以減少過擬合，有類似正則化的作用，可以作爲正則化方法使用。如下圖所示： 對於圖片，可以通過水平翻轉旋轉來增大數據集。對於數字，可以通過扭曲和旋轉，但其實通常對字符作輕微的變形處理，不像上圖中扭曲的那麼誇張。 除了data augmentation，第二種正則化方法

>>阅读原文<<