在机器学习中，正则化是一种用于降低模型过拟合风险的方法。正则化通过向模型的损失函数中添加一项正则项，在优化过程中惩罚模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。本文将介绍几种常见的正则化方法，包括L1正则化、L2正则化和弹性网（Elastic Net）正则化。 L1正则化 L1正则化又

蓝色妖姬 2020-07-07T15:37:36+08:00

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深度学习是一种强大的机器学习技术，可以用于解决各种复杂的问题。然而，深度学习模型常常具有大量的参数，容易过拟合训练数据，导致在新的数据上表现不佳。为了解决这个问题，正则化是一种常用的技术，可以帮助我们提高模型的泛化能力。本博客将介绍深度学习中的正则化方法。 1. 正则化的概念 在

晨曦微光1 2023-11-07T20:11:43+08:00

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