正则化：深度学习中的模型优化利器
发布时间：2025-03-18 07:44:53来源：
在机器学习和深度学习领域，“正则化”是一个至关重要的概念。正则化通过在损失函数中加入额外的惩罚项，有效防止过拟合现象的发生，从而提升模型的泛化能力。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。L1正则化倾向于使部分权重变为零，从而实现特征选择；而L2正则化则通过平滑权重分布来降低模型复杂度。
此外，Dropout技术也是一种有效的正则化手段，它在训练过程中随机丢弃部分神经元，以减少对特定神经元的依赖。在实际应用中，正则化不仅能够应对数据量有限的情况，还能显著提高模型的稳定性和可靠性。无论是处理图像分类还是自然语言处理任务，合理运用正则化策略都是构建高性能模型的关键步骤之一。掌握正则化的核心思想，将为你的机器学习之旅带来质的飞跃。
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