正則化

正則化 正則化：通過降低模型複雜度防止過擬合，在損失函數中添加一個懲罰項來限制模型的權重。 模型不在只是以最小化損失爲目標，這稱爲經驗風險最小化： minimize(Loss(Data|Model)) minimize(Loss(Data|Model)) 而是以最小化損失和複雜度爲目標，這稱爲結構風險最小化： minimize(Loss(Data|Model)+λ complexity(Model

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