より強力な正則化を追加すると (たとえば、L2 正則化パラメータを 1 から 10 に、またはドロップアウト パラメータを 0.75 から 0.5 に)、パフォーマンスが低下し、パフォーマンスが低下しました (たとえば、3000 ～ 4000 回の反復で 97 ～ 98% のテスト精度がわずか 94 ～ 95% になりました)。 3000 ～ 4000 回の繰り返しで精度をテストします）。これが発生する理由はありますか？すべてが正しく実装されていることを確認できます。ありがとうございました！
編集: 私のプログラムにはオーバーフィッティング (約 1%) があることに注意したいだけです。また、ドロップアウトの有無にかかわらず、トレーニングとテストの精度の違いはほぼ同じであるようです。