1. 正则化
所谓的过拟合问题指的是当一个模型很复杂时，它可以很好的“记忆”每一个训练数据中的随机噪音的部分而忘记了要去“学习”训练数据中通用的趋势。所谓的过拟合问题指的是当一个模型很复杂时，它可以很好的“记忆”每一
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tensorflow中的正则化解决过拟合问题
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