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以一个ANN（MLP，级联的FC网络）为例，每一层的每一个units（neurons）代表着这一层所构建的特征空间中的一维，或者是这一层所能代表类别的某一类别的confidence：

（即若ANN中的某一层有3个neuron，后一层有5个neuron，y = W * x + b, 这两层之间的W是一个5*3的矩阵。那么这两层相当于把输入为3 * dim的一个feature map转换成5 * dim的feature map，即将dim维的feature dimension从3升到了5。W中的每行的3个weight wi（即这一层中的5个neuron每一个都管理着自己的3个weights），就可以看做是一个classifer，或一个feature descriptor。因为这三个weights把一个输入转化成了一个类别的得分，或者是一个5维特征在一维上的特征值。）

那么，一个网络的generalization能力是由网络的capacity和训练数据量共同决定的。网络capacity越大越能捕捉训练数据的细枝末节（高频），所以越容易overfit（在训练数据的高频noise上），从而generalization不佳。

所以在训练数据无穷的极限条件下，网络的generalization能力与其capacity成正比。

那么提高网络的泛化性能就可以理解为1. 增加训练数据；2. 增大网络的capacity。

直观来看网络的capacity与网络参数量成正比。但是，

本文标签： 神经网络Capacitygeneralizationregularization

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