pytorch学习笔记（十四）————正则化惩罚（减轻overfitting）目录回顾降低过拟合方法正则化惩罚项常用的正则化公式 目录 回顾 在上一篇博客中我们讲到，当训练模型比真实模型复杂度低的情况叫做underfitting（欠拟合），当训练集模型比真实模型复杂度高的情况叫做overfitting（过拟合）。现如今由于网络层数不断地增加，欠拟合的情况已经较为少见，绝大数多情况都是出现过拟合。与过拟合有一个异曲同工的概念叫做奥卡姆剃刀原理。 奥卡姆剃刀原理是指：在科学研究任务中，应该优先使用