如何克服深度学习的泛化能力限制
深度学习的泛化能力限制是由于模型在训练过程中过度拟合了训练数据，导致在面对新的、未见过的数据时表现不佳。为了克服这个问题，我们可以采取以下几种策略：
深度学习模型的泛化能力可以通过增加数据集的多样性来提升。这包括增加训练数据和数据增强等方式。数据增强是一种有效的手段，通过对样本图像进行平移、旋转或镜像翻转等操作，可以增加样本数量，使有限的数据得到最大程度的有效利用。
正则化是一种常用的防止过拟合的方法，它通过在损失函数中添加一个正则项，使得模型在追求最小化训练误差的同时，也要尽量减小模型的复杂度。常见的正则化方法包括L1、L2正则化和dropout等。
L1和L2正则化：
