3.7 正则化 (Regularization)

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3.7 正则化 (Regularization) TensorFlow Keras 高级 API：3.7 正则化 (Regularization) 正则化是机器学习中一种至关重要的技术，用于防止模型过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据上表现不佳。正则化通过在损失函数中添加一个惩罚项，来约束模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。正则化的原理正则化的核心思想是鼓励模型学习更简单的解决方案。更简单的模型通常具有更小的权重，这意味着模型对输入数据的微小变化不太敏感，从而降低了过拟合的风险。常见的正则化方法包括： L1 正则化 (Lasso Regression): 在损失函数中添加权重绝对值的和作为惩罚项。L1 正则化倾向于使某些权重变为零，从而实现特征选择。