正則化方法：L1和L2 regularization、數據集擴增、dropout

本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分，講機器學習/深度學習算法中常用的正則化方法。（本文會不斷補充） 正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 在訓練數據不夠多時，或者overtraining時，常常會導致overfitting（過擬合）。其直觀的表現如下圖所示，隨着訓練過程，網絡在training data上的error漸漸減小，但是在驗

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