5.2 正则化技术 (Regularization)

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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。 5.2.1 正则化的必要性过拟合是深度学习模型常见的问题。当模型参数过多，训练数据有限时，模型容易记住训练数据中的噪声和细微变化，导致在训练集上表现完美，但在测试集上表现糟糕。正则化通过约束模型的复杂度，防止模型过度学习训练数据，从而提高模型的泛化能力。