首先建立乙個函式f(x1,x2,x3)，隨便劃定乙個定義域，然後以一定的間隔求出其對應的值。得到訓練資料。
接下來訓練神經網路，但加上乙個x4，其值是隨機產生的。然後用這四個輸入和對應的輸出訓練神經網路，預計的結果是x4的權重並不為0。。
而如果加入正則化項後，再次訓練可以發現x4的權重變為0或很接近0，反正肯定比上一次訓練其權重小的多。
結論：如果實驗結果如預想一樣，那麼說明神經網路並不能濾除多餘的不相干的資訊，那樣就差不多是過擬合，而如果加入正則化後可以適當的降低干擾。
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