正则化参数在正则化中是如何工作的？

Question

在机器学习成本函数中，如果我们想最小化两个参数的影响，比如 theta3 和 theta4，似乎我们必须给正则化参数一个很大的值，就像下面的等式一样。

我不太确定为什么更大的正则化参数会减少影响而不是增加影响。这个功能是如何工作的？

Answer 1

这是因为通过最小化成本函数来找到 thetas 的最佳值 。

随着正则化参数的增加，优化函数将不得不选择更小的 theta 以最小化总成本。