文档摘要

5.2 正则化技术 (Regularization) 5.2 正则化技术 (Regularization) 正则化是机器学习和深度学习中一种重要的技术，用于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现很差。正则化的核心思想是在模型的损失函数中添加一个惩罚项，该惩罚项与模型的复杂度相关，从而限制模型的学习能力，使其更加关注数据的本质特征，而不是过度拟合噪声。 5.2. 会员。《5.2 正则化技术 (Regularization)》收录于灏天文库文集《神经网络优化技巧：激活函数、损失函数、优化器选择》，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。文档编号22513。

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