正則化
在深度學習中，許多策略可以減少測試誤差，可能以增加訓練誤差為代價，這些策略統一稱為正則化。
在《deep learning》中，正則化被定義為 ‘any modification we make to a learning algorithm that is intended to reduce its generalization error but not its training error.’ （對學習算法的修改--旨在減少泛化誤差而非訓練誤差）
正則化
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