正则化

本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。

在机器学习领域，正则化是一种常见的技术，用于控制模型的复杂度和泛化能力。在本文中，我们将深入了解正则化的基本原理，以及常见的正则化方法。

神经网络是伟大的函数逼近器和特征提取器，但有时它们的权值变得过于特定化，导致过拟合。这就是正则化概念出现的地方，我们将讨论两种主要权重正则化技术之间的细微差别，它们经常被错误地认为是相同的。

在机器学习中，经常需要对模型进行正则化，以降低模型对数据的过拟合程度，那么究竟如何理解正则化的影响？本文尝试从可视化的角度来解释其影响。

在所有可能选择的模型中，我们应选择能够很好的解释数据，并且十分简单的模型。从贝叶斯的角度来看，正则项对应于模型的先验概率。可以假设复杂模型有较小的先验概率，简单模型有较大的先验概率。   

归一化（Normalization）:把数据变为（0，1）之间的小数。主要是为了方便数据处理，因为将数据映射到0～1范围之内，可以使处理过程更加便捷、快速。

说到正则化大家应该都不陌生，这个在机器学习和深度学习中都是非常常见的，常用的正则化有L1正则化和L2正则化。提到正则化大家就会想到是它会将权重添加到损失函数计算中来降低模型过拟合的程度。了解更多一点的同学还会说，L1正则化会让模型的权重参数稀疏化(部分权重的值为0)，L2正则化会让模型的权重有趋于0的偏好。

dropout(随机失活)：dropout是通过遍历神经网络每一层的节点，然后通过对该层的神经网络设置一个keep_prob(节点保留概率)，即该层的节点有keep_prob的概率被保留，keep_prob的取值范围在0到1之间。

在训练数据不够多，或者模型过于复杂时，常常会导致模型对训练数据集过度拟合。