在深度学习的世界里，模型就像一位运动员，而正则化则是训练中的“体能教练”。正则化是一种防止模型过拟合的技术，它通过约束模型参数来提升泛化能力。常见的正则化方法有L1和L2正则化，它们分别通过对权重施加绝对值或平方的惩罚来限制复杂度。

想象一下，如果一个模型过度依赖训练数据中的噪声，它会在实际应用中表现不佳。这时，正则化就像一把“平衡尺”，帮助模型找到最优解而不是最佳拟合点。此外，Dropout也是一种有趣的正则化方式，它随机“丢弃”神经元以增强模型的鲁棒性。

为什么我们需要正则化？简单来说，是为了让模型更聪明、更稳定。无论是处理图像还是文本任务，正则化都能有效避免模型陷入过拟合的陷阱。因此，在构建深度学习项目时，别忘了给你的模型配备这位“幕后英雄”！🎯

深度学习 机器学习 正则化