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--- a/Books/动手学深度学习/基础概念.md
+++ b/Books/动手学深度学习/基础概念.md
@@ -22,4 +22,5 @@ $L(\mathbf{w}, b) = \frac1n\sum_{i=1}^{n} l^i(\mathbf{x}, b)$
 	正则化损失函数：$L = L_0 + \lambda ||\mathbf w||^2$
 	反向传播：$w_i ← w_i - \alpha(\frac{\partial L_0}{\partial w_i} + \lambda w_i)$
 	通过反向传播的过程我们可以看到，每次迭代后，权重的值都会变为$(1 - \lambda \alpha)$倍，使得权重值更加靠近零，但是不为0，使模型偏向于学习更加简单的、泛化性能更高的模型。L1正则化则会导致模型将权重集中在一部分特征上，将其它权重清零，这称之为特征选择。
- Dropout
+- Dropout
+