摘要： 一、什么是过拟合 模型对训练的数据进行了过度的学习，没有学习到数据的一般规律，模型在训练数据中的错误越来越少，但是在验证集中的错误越来越大。 二、减少过拟合的方法 1.正则化（L1、L2正则化） L1正则化是尽量减少绝对值的权重，使w参数尽可能向0靠近，减小了网络复杂度，防止过拟合。 L2正则化在原 阅读全文