正则化是深度学习中防止过拟合的重要手段之一。它通过在损失函数中添加一个正则化项，来惩罚模型复杂度较高的参数，从而降低模型的过拟合风险。
正则化方法
以下是几种常见的正则化方法：
- L1 正则化：通过添加参数的绝对值来惩罚参数的大小，鼓励模型学习稀疏的权重。
- L2 正则化：通过添加参数的平方来惩罚参数的大小，鼓励模型学习较小的权重。
- Dropout：通过在训练过程中随机丢弃部分神经元，减少模型对特定特征的关注，从而降低过拟合。
图像示例
正则化在图像上的效果如下所示：
扩展阅读
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