目录1.目的2.TensorFlow2.1 Sequential2.2 Functional3.PyTorch4. 欠定系统4.1方程的解4.2 欠定系统与过拟合5.总结1.目的学习不同深度学习框架下构建模型的区别。以简单的线性回归模型为例：欠定系统与过拟合2.TensorFlow在Keras中，介绍Sequent

序言在机器学习与深度学习中，正则化是一项至关重要的技术，特别是在处理复杂数据和构建高效模型时。正则化的引入主要为了解决一类常见问题——欠约束问题。欠约束问题通常发生在数据分布具有某些特定性质或模型复杂度过高时，导致模型在训练过程中无法稳定收敛，甚至可能出现过拟