正则化是防止深度学习模型过拟合的关键技术，通过在训练中引入约束条件，帮助模型更好地泛化。以下是Keras中常用正则化方法的详解：

1. L1正则化

使用L1正则化可使权重接近零，实现特征选择。代码示例：

from keras.regularizers import l1
dense_layer = Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l1(0.01))
L1_Regularization

2. L2正则化

L2正则化通过平方惩罚项约束权重幅度，常用于防止权重过大。代码示例：

from keras.regularizers import l2
dense_layer = Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01))
L2_Regularization

3. Dropout

Dropout通过随机丢弃神经元来降低过拟合风险。代码示例：

from keras.layers import Dropout
dense_layer = Dense(64, activation='relu')
dropout_layer = Dropout(0.5)(dense_layer)
Dropout_Layer

4. 进阶应用

如需深入了解正则化参数调优技巧，可参考：
/zh/guide/keras/regularization/advanced

📌 提示：合理使用正则化可显著提升模型性能，建议结合验证集进行参数调整。