正则化

正则化

‌正则化是一种在‌机器学习和‌深度学习中广泛使用的技术，旨在防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。它通过向模型的目标函数添加一个正则化项，通常是一个与模型参数相关的函数，如参数向量的L1范数或L2范数，来限制模型的复杂度。正则化的作用主要体现在以下几个方面：防止过拟合：当模型在训练数据上表现良好但在新数据上表现不佳时，说明模型可能过度拟合了训练数据。正则化通过限制模型的复杂度，使得模型不会过于复杂，从而减少过拟合的风险。提高泛化性能：通过正则化，模型能够在未见过的数据上表现更好，即提高模型的泛化能力。这有助于模型在实际应用中更加稳健和可靠。调整模型复杂度：正则化项的引入可以看作是对模型复杂度的一种惩罚，通过调整正则化项的系数，可以在模型对训练数据的拟合程度和模型的复杂度之间找到一个平衡。正则化的具体形式包括L1正则化和L2正则化。L1正则化通常用于产生稀疏模型，即使得一些权重精确为零，有助于特征选择。L2正则化，也称为权重衰减，通过添加权重平方和到损失函数中，迫使权重的幅度减小，这有助于减少权重的幅度，使模型预测更加稳定。在实际应用中，正则化的选择和使用需要根据具体的问题和数据来决定，以达到最佳的模型性能。‌