正则化技术学习方法正则化原理

学习方法 2025-07-23 14:56语文学习方法www.ettschool.cn

正则化是学习中防止过拟合、提升模型泛化能力的重要技术。其核心原理是通过在损失函数中添加惩罚项，限制模型复杂度，从而避免模型过度拟合训练数据中的噪声。以下是系统学习正则化技术的建议路径：

1. 过拟合的本质：当模型在训练集表现优异但测试集性能显著下降时，说明模型学习了数据中的噪声而非普适规律

2. 正则化目标：通过结构风险最小化（同时最小化经验风险和模型复杂度）实现泛化能力提升

L1/L2正则化：

L1产生稀疏解（特征选择），L2使参数平滑收缩

几何解释：L1与损失函数交点易出现在坐标轴顶点（稀疏性），L2交点则更平滑

数学形式：L1惩罚绝对值（λ||w||），L2惩罚平方和（λ||w||）

Dropout：

训练时随机断开神经网络连接，模拟多模型集成效果

测试时需按保留概率缩放激活值（如乘以p）

1. PyTorch实现：通过优化器权重衰减（L2）或自定义正则项实现

2. 参数调优：正则化系数λ需交叉验证，过大导致欠拟合，过小无法抑制过拟合

3. 组合策略：可混合使用L2+Dropout等组合式正则化

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