为什么降低了权重系数的大小能够降低模型的过拟合呢？
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本质原因是训练模型的数据和未知的数据之间的分布情况不同导致的而不是单纯因为模型的复杂度太高或者特征维度太高，只能说后者会将训练数据与未知数据之间分布不同带来的影响放大（比如模型复杂度太高而拟合了训练数据的特性而模型复杂度低则不容易拟合训练数据的特性而更可能的是共性等）
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