图神经网络学习——正则化项

1.什么是正则化项

        在机器学习中，正则化项是为了控制模型复杂度而添加到损失函数中的一种额外项。正则化项通常用于防止模型过拟合训练数据，帮助模型更好地泛化到未见过的数据。

2.正则化项通常用来干什么

       正则化项的作用是通过对模型参数进行惩罚，使得模型更倾向于选择简单的解决方案。通过限制模型参数的大小或稀疏性，正则化可以帮助提高模型的泛化能力，从而在未见过的数据上表现更好。

3.常见的正则化项

         L1 正则化（Lasso 正则化）：它通过将模型参数的绝对值之和作为惩罚项，促使一部分参数变为零，从而实现特征选择和稀疏性。

         L2 正则化（Ridge 正则化）：它通过将模型参数的平方和作为惩罚项，降低参数的幅度，从而减小模型的复杂度。

        Elastic Net 正则化：它是 L1 正则化和 L2 正则化的组合，通过两者的结合来平衡特征选择和参数收缩的效果。

4.正则化项应用举例

       当应用正则化项时，通常会将其添加到模型的损失函数中。考虑一个简单的线性回归模型，带有L2正则化项（Ridge正则化）的情况。线性回归的损失函数一般为均方误差（MSE），在添加L2正则化项后，损失函数变为：

                                  

其中， 是均方误差， 是正则化参数，  是模型的权重参数。

      在训练过程中，优化算法会尝试最小化这个新的损失函数。当模型的参数更新时，由于正则化项的存在，优化算法也会考虑到惩罚项，使得模型更倾向于选择较小的参数值。这样可以有效控制模型的复杂度，防止过拟合。

        以线性回归为例，正则化项的惩罚会使得模型在训练过程中更倾向于选择较小的权重值，从而降低模型的复杂度，提高泛化能力。通过调节正则化参数 的大小，可以平衡模型的拟合能力和泛化能力，从而得到更好的模型效果。