神经网络中正则化是为了干什么神经网络的基本原理
神经网络是将大量复杂的数据转化为参数，进一步输入到网络中进行传播，通过反复训练以及调整参数，以求学习到合理的模式，从而实现智能化任务的一种人工智能技术。 基本的神经网络模型，包括输入层、输出层、隐层，输入层用于将输入的复杂数据转换为网络参数，输入层的参数传递到隐层，通过隐层整合输入，对数据进行学习处理，隐层进行多层次处理以及学习，最终产出结果推到输出层，输出层有利于检测学习得到的模型与输入数据的差异，以提出学习参数和最优的反馈技术。 神经网络的工作原理非常细致而复杂，它的基础是权重和神经元的传递函数，它的学习过程可以分为传递阶段和学习阶段。在传递阶段，网络依赖输入层的数据，通过传递函数产生加权连接，输出至输出层；在学习阶段，网络通过反复修正权重系数，权衡输入层到输出层之间的数据，反过来修正网络，培养网络学习能力。神经网络的优点是可以处理复杂的数据，同时也可以通过多层次的学习实现抽象的概念，灵活的处理模式，并能把这些抽象的概念实际量化，以追求较高精度的结果。然而，由于神经网络计算复杂度高，需要较长时间以及较大的计算量，因此训练和应用都需要花费更多的精力，而且网络训练容易出现局部极小值，难以得到最优解，再者，神经网络需要反复调整参数以求得最优解，复杂度也相应增加。

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