正则化是深度学习中用来防止过拟合的重要技术。以下是一些常用的正则化方法：

  • L1 正则化：通过在损失函数中添加权重向量的 L1 范数来惩罚稀疏权重。
  • L2 正则化：通过在损失函数中添加权重向量的 L2 范数来惩罚权重的大小。
  • Dropout：在训练过程中随机丢弃一部分神经元，以防止模型过拟合。
  • Early Stopping：在验证集上的性能不再提升时停止训练。

L1 正则化示意图

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  • 数据增强：通过随机变换输入数据来增加模型的泛化能力。
  • 正则化层：在神经网络中添加正则化层，如 Batch Normalization，来改善训练过程。

Batch Normalization 示意图

正则化方法的选择和参数的调整对模型的性能有很大影响。建议在实际应用中多尝试不同的方法，找到最适合自己问题的解决方案。