(相关资料图)

1、 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致过拟合（overfitting）。

2、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。

3、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。