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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. 会员。《2.3 正则化技术：L1， L2， Dropout》收录于灏天文库文集《深度学习核心算法精讲：从原理到实践》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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