盼盼的博客

在深度学习领域中，正则化是一种用于防止过拟合的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现较差的情况，这可能是因为模型学习到了训练数据中的噪声或者细节，而无法泛化到新数据。正则化的本质是通过修改学习算法，使其降低泛化误差而非训练误差。正则化是在损失函数的基础上加入一个正则项（或罚项），这个正则项通常是对模型参数的某种惩罚，例如L1范数或L2范数。这样做的目的是在不改变模型复杂度的情况下，减小某些参数的值，从而减少模型对训练数据的过度拟合。

在深度学习中，损失函数（Loss Function）是一个非常关键的概念，它扮演着指导模型学习的角色。你可以将损失函数想象成一个裁判，它的任务是评判模型对于给定数据的预测做得有多好或多差。当模型做出预测时，损失函数会比较这个预测与实际的正确答案（真实值），并给出一个错误的度量——也就是损失。这个损失是一个数值，通常是一个非负数，数值越小意味着模型的预测越接近真实值，因此模型的表现越好。深度学习的目标之一就是通过调整模型内部的参数（权重和偏置），使得损失函数的值尽可能地小。