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深度学习神经网络中正则化的使用

这篇文章详细介绍了深度学习中常用的三种正则化技术：L2-正则化、Dropout和正则化的3层网络模型，并通过实现这些方法来提升神经网络在MNIST数据集上的表现。文章还包括了对代码的逐步解释，以及结果分析。 以下是主要内容总结： ### 模型介绍 文章首先介绍了三种常用的正则化技术： 1. **L2-正则化**：通过对权重进行惩罚从而减小模型复杂度。 2. **Dropout**：通过随机关闭