tensorflow使用L2 regularization正則化修正overfitting過擬合
L2正則原理： 在Loss中加入參數w的平方和，這樣訓練過程中就會抑制w的值，w的值小，曲線就比較平滑，從而減小過擬合，參考公式如下圖： 正則化是不影響你去擬合曲線的，並不是所有參數都會被無腦抑制，實際上這是一個動態過程，是cross_entropy和L2 loss博弈的一個過程。訓練過程會去擬合一個合理的w，正則化又會去抑制w，兩項相抵消，無關的wi越變越小，但是比零強，有用的wi會被保留，處於
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