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之前我们需要通过选取多项式次数以及正则化参数λ来平衡高方差和高偏差 只要训练集不是特别大那么一个大型的神经网络总能很好的适应训练集即它的Jtrain很低由此可以得出若要减小Jtrain可以增大神经网络即增加隐藏层的层数或增加单层隐藏层中的神经元而若要降低Jcv可以增大训练集。最终只有Jtrain和Jcv均很小此模型才算解决了高方差和高偏差此方法的局限性首先更大的神经网络意味着更昂贵的计算成本。其次有时训练数据只有这么多无法增加 一个大型的神经网络如果进行适当的正则化后不会增大Jcv因此只要正则化得当大型的神经网络不会有过拟合的风险且它通常比小型的神经网络要好或一样好但是它会增加计算成本以及增加计算的时间 通常我们不会对参数b进行正则化因为无论是否正则化b都对结果没什么影响上图为在tensorflow中实现正则化的代码与不实现正则化的代码进行了对比
