神經網路於過擬合
“Small” neural network (fewer parameters; more prone to underfitting)
Computationally cheaper
"Large" neural network (more parameters; more prone to overfitting)
Computationally more expensive.
Use regularization (λ) to address overfitting.
簡單的神經網路（更少的引數）容易出現欠擬合，但優點是計算簡單。
複雜的神經網路（跟多引數，更復雜的結構）一般情況下意味著更好的效能，但是計算成本高，而且容易出現過擬合現象，這時需要運用正則化解決過擬合問題。
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