在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致过拟合（overfitting）。正则化方法即为在此时向原始模型引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。在实际的深度学习场景中我们几乎总是会发现，最好的拟合模型（从最小化泛化误差的意义上）是一个适当正则化的大型模型。
想要了解更多“正则化方法”的信息，请点击：正则化方法百科
在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致过拟合（overfitting）。正则化方法即为在此时向原始模型引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。在实际的深度学习场景中我们几乎总是会发现，最好的拟合模型（从最小化泛化误差的意义上）是一个适当正则化的大型模型。
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