一文彻底搞懂深度学习 - 正则化（Regularization）

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在深度学习中， 正则化通过约束模型的复杂度来防止过拟合 ，提高模型的泛化能力、鲁棒性和解释性。在深度学习的实践中，可以根据 具体问题和数据集的特点选择合适的正则化技术和参数设置 。 常用的正则化方法， 包括 L1正则化（Lasso Regularization） 、 L2正则化（Ridge Regularization ） 和 Dropout 等。 其中，L1正则化 实现特征选择和模型稀疏化 ，L2正则化 使权重值尽可能小 ，而Dropout则 通过随机丢弃神经元来减少神经元之间的共适应性 。 Regularization 一、正则化 正则化（ Regularization ）是什么？ 正则化是一种减少模型过拟合风险的技术。 当模型在训练数据上表现得太好时，它可能会学习到 训练数据中的噪声或随机波动 ，而不是 数据中的基本模式 。 这会导致模型在未见过的数据上表现不佳，即过拟合。 正则化的目的是 通过引入额外的约束或惩罚 ………………………………