灼清回梦
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正则化的认识

        

        正则化是一种用于解决过拟合问题的机器学习方法，过拟合模型是指机器学习模型在训练数据上表现良好，但是测试数据上表现不佳的情况，正则化就是通过向模型的损失函数中加入“惩罚项”以便于防止过拟合。

        常用的正则化方法有L1正则化，L2正则化，Dropout和批标准化

        L1正则化：将模型权重的绝对值之和加入损失函数中

        L2正则化：将模型权重的平方和加入损失函数中

        Dropout：在训练过程中随机“删除”网络的一些神经元，从而防止过拟合

        批标准化：在训练过程中对每个批次的输入数据进行归一化，从而防止梯度爆炸或消失

损失函数详见浅谈对损失函数的认识（基础）_distance424的博客-CSDN博客

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