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正则化是一种在深度学习中使用的技术，旨在减少模型的过拟合。它通过在目标函数中添加一个正则化项，引入模型复杂度的惩罚，以约束参数的大小或参数之间的关系，从而提高泛化能力并提高模型在未见过的数据上的性能。 Overfitting and Underfitting Overfitti…

Backpropagation 反向传播算法的主要思想：它通过计算损失函数对模型参数的梯度，然后使用梯度下降法来更新参数，以使损失函数最小化，模型逐渐逼近最优解 实现过程包括两个关键步骤：前向传播和反向传播。前向传播计算网络输入经过各层的输出…