2.3 正则化技术：L1, L2, Dropout

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2.3 正则化技术：L1, L2, Dropout 2.3 正则化技术：L1, L2, Dropout 深度学习模型，尤其是深度神经网络，拥有大量的参数，这使得它们能够学习非常复杂的模式。然而，这种强大的表达能力也带来了过拟合的风险。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳的现象。正则化技术是解决过拟合问题的重要手段之一。其核心思想是在模型的学习过程中添加一些约束，以限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。 2.3.1 过拟合与正则化的必要性过拟合的成因：模型复杂度过高：模型参数过多，过于灵活，能够记住训练数据中的噪声和细微变化。训练数据不足：训练数据无法覆盖所有可能的输入情况，导致模型学习到训练数据中的特殊模式，而不是普遍规律。