正则化是神经网络训练中常用的技术，有助于防止过拟合和提高模型的泛化能力。以下是一些关于神经网络正则化的基础知识和实践技巧。

什么是正则化？

正则化是一种在训练神经网络时用来减少模型复杂度的技术。它通过惩罚模型权重的大小，来防止模型学习到过于复杂的特征，从而减少过拟合的风险。

常见的正则化方法

  1. L1 正则化：通过引入 L1 惩罚项来鼓励权重向零收缩，从而减少模型参数的数量。
  2. L2 正则化：通过引入 L2 惩罚项来鼓励权重减小，从而减少模型复杂度。
  3. Dropout：在训练过程中随机丢弃一些神经元，以减少模型对特定特征的学习。

实践技巧

  1. 选择合适的正则化强度：过强的正则化会导致模型欠拟合，而过弱的正则化则可能导致过拟合。
  2. 结合不同的正则化方法：例如，可以将 L1 和 L2 正则化结合使用，以获得更好的效果。
  3. 注意正则化参数的调整：正则化参数的选择对模型性能有很大影响，需要根据具体情况进行调整。

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