[深度學習] 網絡正則化

網絡正則化 機器學習的核心問題是如何使學習算法不僅在訓練樣本上表現良好，而且在新數據上或測試集上同時奏效，學習算法在新數據上的這樣一種表現我們稱之爲模型的泛化能力。如果一個學習算法在訓練集表現優異，同時在測試集依然工作良好，可以說該學習算法有較強的泛化能力。若某算法在訓練集表現優異，但是測試集卻非常糟糕，我們說這樣的學習並沒有泛化能力，這種現象也叫做過擬合（overfitting）。  如何避免過

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