缓解过拟合：收集更多的训练数据、正则化

权重衰减也被称为$L_2$正则化

如果我们的权重向量增长的太大， 我们的学习算法可能会更集中于最小化权重范数$||w|{|}^2$。 为了惩罚权重向量的大小， 我们必须以某种方式在损失函数中添加$||w|{|}^2$.
损失函数：
加了$||w|{|}^2$：（$\lambda$是正则化常数）



用$L_2$范数因为均匀分布权重，$L_1$权重集中在一小部分特征，将其他权重清除为零，用于特征选择。