神经网络正则化
**神经网络正则化**
神经网络正则化是一组用于防止机器学习模型过拟合的技术集合。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳的现象，这通常意味着模型过度记忆了训练数据中的噪声和细节，而非学习到底层的通用规律。
**1. 过拟合的根本原因与表现**
过拟合的根本原因在于模型的复杂度过高，而训练数据量相对不足或存在噪声。一个形象的比喻是，一个学生不是通过理解概念来学习，而是死记硬背了所有习题的答案。当考试题目与习题稍有不同时，他就无法正确解答。在神经网络中，这表现为模型拥
2025-11-13 10:14:08
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