Setting up your ML application(深度學習實踐技巧)---deeplearning.ai---筆記（16）

一、思維導圖 二、正則化 正則化是一個較好的方法去解決神經網絡的過擬合問題。 我的理解是：如果一個神經網絡出現過擬合，那麼說明這個神經網絡既擬合了輸入數據中的特徵部分，也擬合了輸入數據的噪聲部分。當神經網絡處於過擬合，那麼神經網絡擬合的函數就非常複雜。那麼非常複雜的函數就需要更多的神經元，更深的神經網網絡才能表示。那麼，現在有兩個思路來解決過擬合問題（不要讓神經網絡太複雜），1是降低每個神經元的輸

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