常见的正则化方法以及L1，L2正则化的简单描述

深度学习中的正则化是通过在模型训练过程中引入某些技术来防止模型过拟合的一种策略。过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。正则化通过限制模型的复杂度或对模型参数施加约束，从而提高模型的泛化能力。

常见的正则化技术包括：

1. L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）：

   • L1正则化：通过对损失函数中添加参数的绝对值来抑制模型的某些权重，从而使某些权重归零。这种方法有助于特征选择。
   • L2正则化：通过对损失函数中添加参数的平方和来抑制过大的权重，从而使模型更平滑。

2. Dropout： Dropout是一种在训练期间随机“丢弃”一部分神经元，使其不参与计算的技术。通过这种方式，网络避免了过度依赖某些神经元，从而增强了模型的泛化能力。

3. 数据增强： 数据增强通过对原始训练数据进行随机变换（如旋转、裁剪、缩放等）来扩充训练集的多样性，减少模型对某些特定数据的依赖。

4. 早停法（Early Stopping）： 早停法是在训练过程中监测验证集的性能，当验证误差开始增加时停止训练。这避免了模型继续拟合训练集中的噪声或细节，防止过拟合。

5. Batch Normalization： 通过对每一批输入的数据进行归一化，Batch Normalization能使得模型训练更加稳定，并有助于防止过拟合。

通过这些正则化方法，可以有效地提升模型的泛化能

L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）是深度学习和机器学习中常用的正则化技术，主要用于防止模型过拟合。它们通过在损失函数中添加惩罚项，对模型参数施加一定的约束，减少模型复杂度。以下是它们的详细介绍：

1. L1正则化（Lasso）

L1正则化通过在损失函数中添加权重系数的绝对值和来实现正则化，即在损失函数中加上如下项：