**文章概述**\n\n本文提出了一个用于改善大规模神经网络训练的轻量级正则化方法。该方法通过在训练过程中逐渐减小权重的范数来实现。它通过使用L1或L2范数惩罚来促使网络学习更稳健且泛化性更好的特征。实验证明，该正则化方法在ImageNet数据集上的各种神经网络架构上都显著提高了准确性，同时计算成本相对较低。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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