正則化（Regularization）

1、模型泛化性        是指機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。學習的目的是學到隱含在數據對背後的規律，對具有同一規律的學習集以外的數據，經過訓練的網絡也能給出合適的輸出，該能力稱爲泛化能力。（泛化能力代表了訓練好的模型對於未知樣本輸出的解釋能力） 2、Why&正則化 ——爲了防止訓練的模型產生過擬合與欠擬合現象 1.概念 過擬合：當模型過度地學習訓練樣本中的細節與噪音，把訓練樣本自身的一些特

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