爲什麼L2正則化可以防止過擬合？

擬合過程中通常都傾向於讓權值儘可能小，最後構造一個所有參數都比較小的模型。因爲一般認爲參數值小的模型比較簡單，能適應不同的數據集，也在一定程度上避免了過擬合現象。可以設想一下對於一個線性迴歸方程，若參數很大，那麼只要數據偏移一點點，就會對結果造成很大的影響；但如果參數足夠小，數據偏移得多一點也不會對結果造成什麼影響，專業一點的說法是『抗擾動能力強』。 那爲什麼L2正則化可以獲得值很小的參數？  參

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