正则化的定义是什么
发表时间：2024-07-28 06:09:16
来源：网友投稿
1. 正则化是一种在机器学习中用于防止过拟合的技术。
2. 过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的现象。正则化通过在损失函数中加入一个正则化项，惩罚模型复杂度，从而使模型更加简单，减少过拟合的风险。
3. 正则化的常见形式包括L1正则化和L2正则化。L1正则化通过在损失函数中加入模型参数的绝对值之和，使得一些参数变为0，从而实现特征选择的效果。L2正则化通过在损失函数中加入模型参数的平方和，使得模型参数更加平滑，从而减少过拟合的风险。
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