Regularization（正則化）與Dropout

本文主要講解神經網絡中的正則化（Regularization）和Dropout，都是用了減小過擬合。正則化在機器學習領域中很重要。主要針對模型過擬合問題而提出來的。本文是觀看麥子學院的視頻整理而來。下面開始介紹。 1 正則化 機器學學習中的正則化相關的內容可以參見李航的書：統計學習方法。參閱者可以先了解有關的內容。正則化是用來降低overfitting（過擬合）的，減少過擬合的的其他方法有：增加訓

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