【算法系列】深度学习中的正则化

机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练集上误差小，而且在新样本上泛化能力好的算法。许多机器学习算法都需要采取相应的策略来减少测试误差，这些策略被统称为正则化。而神经网络由于其强大的表示能力经常遭遇过拟合，所以需要使用许多不同形式的正则化策略。 正则化通过对学习算法的修改，旨在减少泛化误差而不是训练误差。目前有很多正则化策略，有些是向机器学习模型中添加限制参数值的额外约束，有些是向目标函数添加额外项来对参数值进行软约束。在本章中我们将更详细地介绍正则化，重点介绍深度模型的正则化策略，包括参数范数惩罚、提前终止、Dropout等等。