權重衰減（weight decay）/正則化與學習率衰減（learning rate decay）
推薦：深度學習總結(九)——正則化 1. 權重衰減（weight decay） L2正則化的目的就是爲了讓權重衰減到更小的值，在一定程度上減少模型過擬合的問題，所以權重衰減也叫L2正則化。 正則項懲罰係數，會懲罰節點的權重矩陣，如果我們的正則項係數很高以至於一些權重矩陣幾乎等於零。 1.1 L2正則化與權重衰減係數 L2正則化就是在代價函數後面再加上一個正則化項： 其中C0代表原始的代價函數，後面
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