正则化是防止模型过拟合的关键技术，常见方法包括：

  1. L1 正则化（Lasso）
    通过添加权重绝对值的和作为惩罚项，促使模型稀疏化。

    L1_regularization
    *应用场景：特征选择与简化模型*

  2. L2 正则化（Ridge）
    通过添加权重平方和作为惩罚项，限制参数大小。

    L2_regularization
    *优势：适合处理多重共线性问题*

  3. 弹性网络（Elastic Net）
    结合L1和L2正则化的优点，适用于高维数据。

    elastic_net
    *特点：平衡稀疏性和平滑性*

  4. Dropout 技术
    随机丢弃部分神经元，增强模型泛化能力。

    dropout_technique
    *适用：深度神经网络训练*

📌 扩展阅读：

正则化方法的选择需结合具体任务和数据特征，建议通过实验验证效果。