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深度学习框架：Keras：Keras的正则化技术与防止过拟合

1深度学习与过拟合的概念

在深度学习中，模型的复杂性往往与它的学习能力成正比。然而，当模型过于复杂，以至于它不仅学习了训练数据中的模式，还学习了数据中的噪声时，就会发生过拟合。过拟合导致模型在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。这就像一个学生在考试前死记硬背了所有题目，但在遇到新题目时却无法应用所学知识。

1.1深度学习中的过拟合

深度学习模型，尤其是神经网络，由于其强大的表达能力，很容易过拟合。过拟合通常表现为训练误差低，但验证误差或测试误差高。这是模型对训练数据过于“熟悉”，以至于它