解释一下Annealing正则机制

Annealing正则机制是一种在神经网络训练中使用的正则化方法，它可以帮助防止过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳的现象。

Annealing正则机制的基本思想是在训练过程中逐渐减小权重的值，从而降低模型的复杂度。这个过程类似于金属退火，即将金属加热并逐渐冷却以改变其物理性质。

在Annealing正则机制中，每次迭代时，权重会乘以一个小于1的因子，这个因子称为衰减因子。随着迭代次数的增加，衰减因子会逐渐减小，从而使权重的值逐渐减小。这样可以防止权重过大，从而减少过拟合的风险。

需要注意的是，Annealing正则机制只对权重进行正则化，而不对偏置进行正则化。因此，在使用该正则化方法时，需要将偏置的权重设置为0，以避免影响正则化效果。