有效的正则化策略可以显著的减少方差而不过度增加偏差。 参数范数惩罚 许多正则化方法会在损失函数中添加一个参数范数惩罚，限制模型（如神经网路、线性回归或逻辑回归）的学习能力 J~(θ;X,y)=J(θ;X,y)+αΩ(θ) \tilde J (\pmb{\theta};\boldsymbol{X},\pmb{y} ) = J (\pmb{\theta};\pmb{X},\pmb{y} ) + \alpha\Omega(\pmb{\theta}) J~(θθθ;X,yy
本文总结了正则化方法，包括L2正则化的权重衰减和L1正则化带来的稀疏解。还讨论了数据增强、提前终止策略以及批量归一化对模型泛化能力的影响。dropout作为一种有效的正则化手段，通过在训练过程中随机关闭神经元，实现了模型集成。
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