4.3 正则化（Regularization）

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4.3 正则化（Regularization） 4.3 正则化（Regularization）在构建和训练深度卷积神经网络（CNN）用于图像识别任务时，一个核心挑战是如何确保模型不仅在训练数据上表现良好，还能泛化到未见过的新数据上。当模型在训练集上表现出色，但在测试集上性能显著下降时，就发生了过拟合（Overfitting）。过拟合意味着模型学习到了训练数据中的噪声和特定模式，而不是数据背后真正的、具有普遍性的规律。正则化是解决过拟合问题的一系列重要技术。 4.3.1 过拟合问题 CNN模型，特别是那些拥有大量参数的深层网络，具有很强的学习能力。如果训练数据量相对较小，或者模型复杂度过高，模型很容易“记住”训练样本的细节，而非抽象出普适的特征。