正则化方法

正则化是机器学习中用于防止模型过拟合的一种技术。它通过在损失函数中添加正则化项来惩罚模型复杂度，从而提高模型的泛化能力。

常见的正则化方法

1. L1 正则化（Lasso）

   • 通过添加 L1 范数项到损失函数中，L1 正则化可以促使模型中的某些权重变为 0，从而实现特征选择。
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     L1 正则化

2. L2 正则化（Ridge）

   • 通过添加 L2 范数项到损失函数中，L2 正则化可以减小权重的大小，防止模型过拟合。
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     L2 正则化

3. 弹性网络（Elastic Net）

   • 结合了 L1 和 L2 正则化的优点，适用于特征数量较多且存在多重共线性情况。

4. Dropout

   • 在训练过程中随机丢弃一部分神经元，迫使模型学习更加鲁棒的表示。

5. 数据增强

   • 通过对训练数据进行变换，如旋转、缩放、裁剪等，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。

相关教程

更多关于正则化的内容，您可以参考以下教程：

• 正则化方法详解