正则化是防止模型过拟合的重要技术，通过引入约束条件使模型更泛化。以下是核心内容：
1. 什么是正则化？
正则化通过惩罚复杂模型来降低过拟合风险，常见方式包括：
- L1正则化（Lasso）: 使用绝对值约束，可产生稀疏模型
- L2正则化（Ridge）: 使用平方项约束，使参数趋近于零
- 弹性网络（Elastic Net）: L1与L2的结合，平衡稀疏性和稳定性
2. 应用场景
- 数据集特征维度高时 🌍
- 特征间存在多重共线性时 🔄
- 需要特征选择的场景 🔍
- 模型泛化能力不足时 📉
3. 实现技巧
- 通过调整正则化系数λ控制模型复杂度
- 在训练过程中结合交叉验证优化参数
- 使用早停法防止过拟合
- 对不同数据类型选择合适正则化方式
4. 扩展阅读
如需深入理解正则化在深度学习中的应用，可访问：
深度学习正则化进阶教程
⚠️ 注意：正则化参数选择不当可能导致模型欠拟合，需结合具体任务进行调参