为什么正则化有利于预防过拟合，为什么它可以减少方差问题？
下面通过两个例子来直观体会。
下面的图中，左图是高偏差，右图是高方差，中间的是just right
现在我们来看看一个庞大的深度拟合神经网络，下面的网络不够大，深度也不够，但你可以想象这是一个过拟合的神经网络，
我们的代价函数J含有参数w和b，公式如下：
从损失函数中可以看出，从直观上理解，如果正则化参数λ设置足够大，权重矩阵W会被设置为接近于0的值。直观理解就是把多隐藏单元的权重设为接近0，于是基本消除了这些隐藏单元的许多影响，如下图，被打“X”的神经元将消失，这种情况下，原来的神经网络将会被大大的简化，即变成一个很小的网络，但深度却很深，那么这个状态将会使得网络从高方差的状态趋向于高偏差的状态。但是λ存在一个中间状态，使得网络会接近一个“just right”的中间状态。
直观理解就是λ增加到足够大，W会接近于0，实际上是不会发生这种情况的，我们尝试消除或者至少减少许多隐藏单元的影响，最终这个网络会变得更加简单，这个神经网络会越来越接近逻辑回归。
我们直觉上认为大量隐藏单元被完全消除了，其实不然，实际上是该神经网络的所有隐藏单元依然存在，但是它们的影响变得更小了，神经网络变得更简单了，貌似只有更不容易发生过拟合。
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另外一种解释
假设我们使用的是双曲（tanh）激活函数，g(z)=tanh(z)，该激活函数的特点是，当z的绝对值很小时，曲线可以近似看成线性状态，当z的绝对值变得更大时，激活函数开始变得非线性。
因此，如果正则化参数λ很大时，权重W将会变得很小，由于z=Wx+b，因此会造成z也会变得很小（忽略b的影响），如果z的值在上面说的线性范围之内，那么g(z)大致呈线性，那么神经网络每一层几乎都是线性的，和线性回归一样，那么整个网络就是一个线性网络，即使是一个很深的网络，因为具有线性激活函数的特征，最终我们只能计算线性函数，因此它不适合用于非常复杂的决策，从而没法过度拟合数据集的非线性决策边界。
