weightReg是什么？一般设置为多少？

weightReg是权重正则化（weight regularization）的一种技术，用于在训练神经网络模型时减少过拟合现象的发生。权重正则化通过在损失函数中添加一个正则化项，惩罚模型的权重参数，使得模型更加简单且泛化能力更强。

一般来说，weightReg的设置取决于具体的问题和数据集。通常情况下，weightReg的值可以设置为一个较小的正数，例如0.001或0.01。较小的weightReg值可以有效地控制模型的复杂度，并防止过拟合。但是，最佳的weightReg取值需要通过实验和验证来确定，可以尝试不同的权重正则化参数值，并根据验证集的性能选择最优的值。