正则化是机器学习中防止模型过拟合的关键技术，以下为常见方法及应用场景：

1. L1 正则化（Lasso）🧮

  • 原理：通过添加权重绝对值的和作为惩罚项，促使部分权重为零
  • 特点：自动进行特征选择，适合高维稀疏数据
  • L1_Regularization

2. L2 正则化（Ridge）🛡️

  • 原理：添加权重平方和作为惩罚项，使权重趋近于零但不完全为零
  • 特点：对权重幅度敏感，适合处理多重共线性问题
  • L2_Regularization

3. Dropout ⚙️

  • 原理：训练时随机"丢弃"部分神经元，防止网络依赖特定节点
  • 特点：适用于深度神经网络，需配合训练集使用
  • Dropout_Technique

4. 数据增强 🔄

  • 方法：通过旋转/翻转/裁剪等操作扩展训练数据集
  • 优势：提升模型泛化能力，减少对原始数据的依赖
  • Data_Augmentation

5. Early Stopping ⏳

  • 策略：监控验证集损失，在过拟合前终止训练
  • 注意：需合理设置训练轮数和验证频率
  • Early_Stopping

如需深入了解过拟合问题及解决方案，可查看 /tutorials/overfitting-prevention