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正则化是什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月14日 💬 0 评论
正则化（Regularization）是向模型施加额外约束以抑制过拟合的技术方法，其核心构成包括L2正则化、Dropout随机丢弃与权重约束，解决的是模型在训练数据上过拟合、泛化能力不足的问题，并不解决训练数据本身质量不高与分布偏移带来的效果问题。

正则化（Regularization）是向模型施加额外约束以抑制过拟合的技术方法，其核心构成包括L2正则化、Dropout随机丢弃与权重约束，解决的是模型在训练数据上过拟合、泛化能力不足的问题，并不解决训练数据本身质量不高与分布偏移带来的效果问题。

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