正則化即幾何

模型究竟是如何學習的，從原始梯度下降法到Adam

正則化通常被介紹成加到損失上的一個懲罰項。從幾何上看，它改變的是哪些參數向量被認為是「便宜」的，哪些是「昂貴」的。這會改變整個最佳化問題的形狀。下面反覆出現兩個符號：R(θ) 代表懲罰項，λ（lambda）設定它的權重有多強。

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