深度学习中的“正则化技术”

AI大模型学习

方向一：AI大模型学习的理论基础

正则化技术在机器学习和深度学习中是避免模型过拟合的关键方法。过拟合发生在模型对训练数据学得太好，以至于它失去了泛化到未见数据上的能力。简而言之，正则化就是在模型训练过程中添加某种形式的约束或惩罚，以防止模型变得过于复杂或“记忆”训练数据。

L1和L2正则化

L1和L2正则化是最常见的正则化形式，它们通过向损失函数添加一个正则项来工作，这个正则项与模型权重的L1范数或L2范数成正比。

• L1正则化（Lasso正则化）：L1正则化向损失函数添加的是权重的绝对值之和。它可以导致模型的一些权重变为0，从而实现特征的稀疏表示。这种特性使得L1正则化成为一种有效的特征选择方法，特别是在特征数量远大于样本数量的情况下。

损失函数=原始损失函数+

• L2正则化（岭回归）：L2正则化向损失函数添加的是权重的平方和。它会惩罚权重的大值，但不会将它们完全降至零。L2正则化有助于处理模型权重的共线性问题，提高模型的稳定性。

损失函数=原始损失函数+