【深度學習_2.1.2】神經網絡正則化

偏差大（欠擬合）：訓練集和測試集的準確率都很低；通常可以增加單層神經元數量、增加層數來優化 方差大（過擬合）：訓練集的正確率高，測試集（或dev）的正確率比訓練集低一些；通常可以增大正則化lambda的值、增加訓練集數據量解決 可以通過在訓練模型過程中正則化來解決過擬合問題 l2正則化，在原來的cost function基礎上添加l2 regularization cost   對於反向傳播，dW

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