面试题之正则化

正则化-Regularization（也称为惩罚项或范数）就是通过对模型的参数在“数量”和“大小”方面做相应的调整，从而降低模型的复杂度，以达到避免过拟合的效果。

如何理解正则化

如果我们的目标仅仅是最小化损失函数（即经验风险最小化），那么模型的复杂度势必会影响到模型的整体性能；引入正则化（即结构风险最小化）可以理解为衡量模型的复杂度，同时结合经验风险最小化，进一步训练优化算法。

正则化的作用

正则化可以限制模型的复杂度，从而尽量避免过拟合的发生；模型之所以出现过拟合的主要原因是学习到了过多噪声，即模型过于复杂（也可以通过简化模型或增加数据集等方法尽量避免过拟合的发生）。

正则化的常见类型

（1）L1正则化
可以通过稀疏化（减少参数“数量”）来降低模型复杂度的，即可以将参数值减小到0。
（2）L2正则化
可以通过减少参数值“大小”来降低模型的复杂度，即只能将参数值不断减小，但永远不会减小为0，只能尽量接近于0。
关联概念
过拟合、正则化、经验风险最小化、结构风险最小化、损失函数、模型复杂度、范数