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正则化防止过拟合的原理

发表时间：2024-07-28 04:45:02 来源：网友投稿

正则化主要是为了防止模型过拟合。

1，过拟合是指模型在训练集上表现非常好，但在新的数据上表现较差，主要原因是模型对训练集过分拟合。 2，正则化的作用就是在目标函数中引入一些正则项，使得模型训练时不仅要考虑数据的拟合，还要考虑模型的简单性，从而减少模型的过拟合。 3，常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化，它们分别在目标函数中引入模型参数的绝对值和平方的惩罚项，用于约束模型的复杂度。

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