dropout與正則化之間的關係？

欠擬合：high bias,訓練數據不夠充分； 過擬合：產生high variance，過度訓練數據，泛化性能差。 用Bengio在Deep Learning中的這個圖來闡述什麼是過擬合。 隨着模型的優化，training error和generalization error都下降，但到了一定程度之後，training error還在下降，而generalization error卻上升了。 Re

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