深度學習第二課 改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化 第一週正則化 筆記和作業

正則化 通常而言，深度學習的Regularization 方法包括： 1. L2正則化 2. Dropout 3. Data Augmentation 4. Early stopping L2 正則化 「Weight decay」 L2正則爲什麼會有效果，爲什麼會regularization？ 1. 當 λ 變大時， w[L] 變小，相當於很多神經元不再起效，因此神經網絡簡化爲簡單的模型； 2.

>>阅读原文<<