为什么我们可能会在没有正则化的情况下欠拟合？

Question

作者在this文章中说

...without applying regularization we also run the risk of underfitting...

为什么没有正则化我们可能会欠拟合？正则化“使”网络更简单，以避免过度拟合而不是欠拟合。所以，如果我们没有正则化，就不会导致欠拟合。

Answer 1

当我们的模型过度拟合时，我们需要进行正则化，即我们的训练准确度远高于我们的测试准确度。

当我们的模型欠拟合时，我们需要增加模型的复杂性（比如通过添加新特征）。

因此，正则化不是解决欠拟合的方法，这就是作者想说的。