13、深度学习中的正则化技术

深度学习中的正则化技术

1. 引言

在深度学习中，正则化技术是防止模型过拟合和提高泛化能力的重要手段。本文将详细介绍几种常见的正则化方法，包括早停法、范数惩罚和Dropout，并探讨它们在实际应用中的效果和操作步骤。

2. 模型容量、过拟合和欠拟合

2.1 模型容量

模型容量指的是模型能够表示复杂程度的能力。一般来说，模型容量越高，它可以拟合的数据就越复杂。例如，一个高阶多项式模型（如8阶）可以拟合比低阶多项式（如2阶）更复杂的曲线。然而，过高的模型容量可能导致过拟合，即模型不仅学会了数据中的模式，还记住了噪声。

2.2 过拟合与欠拟合

• 过拟合 ：模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据（验证集或测试集）上表现不佳。这是因为模型过于复杂，记住了训练数据中的噪声。
• 欠拟合 ：模型在训练集和验证集上表现都不佳，通常是因为模型容量不足，无法捕捉数据中的模式。

模型	训练集性能	验证集性能
低阶多项式（如1阶）