深度學習中的幾種正則化（Regularization）方法

正則化是一種策略，目的是減小測試偏差，大致方式是經過增長（或減小）模型所能擬合的函數的數量來增長（或減小）模型的容量。html 使用參數範數懲罰，參考文獻：[1]、[2]、[3] 能夠參考《凸優化》第297頁的 「正則化逼近」。 一般只懲罰權重，不懲罰偏置。 基本公式： J ~ ( θ ; X , y ) = J ( θ ; X , y ) + α Ω ( θ ) \widetilde{J}(\p

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