深度學習筆記
第一節課 1.機器學習模型， 就是爲了使模型的輸出結果與原結果的差距儘量小。算法 下圖的公式中，L就表明損失函數。最後一項是正則項，能夠防止過擬合。由於過擬合的狀況下，參數的個數會比較多，而若是加上這個懲罰項，就能使不少參數值爲0，這樣，輸入向量的不少維都由於不重要，而不在上面加入權重，從而防止過擬合。還能夠按照下面的公式來理解：控制了w的大小，這樣就能保證模型輸出結果與原結果的差距，保持在一個可
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