神經網絡優化（二） - 正則化
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在機器學習中，有時候我們基於一個數據集訓練的模型對該模型的正確率非常高，而該模型對沒有見過的數據集很難做出正確的響應；那麽這個模型就存在過擬合現象。
為了緩解或避免過擬合現象，我們通常用的方法是采用正則化方法（Regularization）。
1 正則化基本理解
1.1 正則化公式的引入
正則化在損失函數中引入模型復雜度指標，利用給W加權值，弱化了訓練數據的噪聲（註：一般不正則化 b，僅正則化 w ）
1.2 loss(w)函數的兩種表述方式
# 表達方式1 loss(w) = tf.contrib.l1_regularizer(regularizer)(w)# 表達方式2 loss(w) = tf.contrib.l2_regularizer(regularizer)(w)
其對應的數學表達式為
將正則化計算好的 w 添加到 losses 中
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