機器學習面試題之——簡單解釋正則化為什麼能減小模型複雜度
理論上，從VC維的角度可以解釋，正則化能直接減少模型複雜度。（公式理論略）
直觀上，對L1正則化來說，求導後，多了一項η * λ * sgn(w)/n，在w更新的過程中：
當w為正時，新的w減小，當w為負時，新的w增大，意味著新的w不斷向0靠近，即減小了模型複雜度。（PS：也是為什麼L1能得到稀疏解的一個參考答案）
對L2正則化來說，一方面，w的更新過程為：
若沒有L2，則w前面的係數為1，η、λ、n都是正的，所以 1−ηλ/n小於1，它的效果是減小w，這也就是權重衰減（weight decay）的由來。當然考慮到後面的導數項，w最終的值可能增大也可能減小。
模型的過擬合是因為考慮了過多的“不合適”樣本點，這樣，求導的時候，導數值很大，而自變數的值可大可小，所以意味著係數w要很大，所以當我們讓w減少的時候，即意味著忽略這些樣本點，即減小了模型的複雜度
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