regularization是什么意思，regularization的意思翻译、用法、同义词、例句

regularization英标

英:/',reɡjʊləraɪ'zeɪʃən/

常用词典

例句

同义词

专业解析

正则化（Regularization）是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，其核心思想是通过对模型复杂度施加约束，提升模型在未知数据上的泛化能力。根据《深度学习》中的定义，正则化通过修改学习算法，减少测试误差（泛化误差）而非训练误差。

在数学表达中，常见的L2正则化可表示为损失函数的修正形式： $$ J(theta) = frac{1}{2m} sum_{i=1}^m (htheta(x^{(i)}) - y^{(i)}) + frac{lambda}{2m} sum{j=1}^n theta_j $$ 其中$lambda$为正则化系数，用于平衡经验风险与结构风险。这种权重衰减机制最早由Tikhonov在1943年提出（参见《数学物理方法》）。

工程实践中，TensorFlow官方文档列举了三种主要实现形式：

1. L1正则化：通过绝对权重值惩罚稀疏特征选择
2. L2正则化：通过平方权重值惩罚实现权重衰减
3. 弹性网络（Elastic Net）：结合L1和L2的双重约束

斯坦福大学CS229课程材料指出，正则化参数$lambda$的选取需通过交叉验证确定，典型取值范围在$10^{-6}$到$10^{3}$之间。在深度学习中，Dropout作为特殊正则化技术，通过随机失活神经元实现模型平均化，该技术由Hinton团队在2012年ImageNet竞赛中首次成功应用。

网络扩展资料

Regularization（正则化）是机器学习和统计学中的一种技术，用于防止模型过拟合（overfitting），即模型在训练数据上表现优异但在新数据上泛化能力差的问题。其核心思想是通过对模型施加额外约束或惩罚项，限制模型的复杂度，从而提升泛化性能。

主要作用与原理

1. 控制模型复杂度
   通过在损失函数中添加与模型参数相关的惩罚项（如权重向量的L1/L2范数），迫使模型参数趋向更小的值，减少对噪声数据的敏感度。例如：

   • L2正则化（Ridge回归）：惩罚项为权重平方和（$sum theta_i$），使权重趋近于零但非零。
   • L1正则化（Lasso回归）：惩罚项为权重绝对值（$sum |theta_i|$），可能导致部分权重归零，实现特征选择。

2. 平衡偏差-方差
   正则化通过增加模型偏差（轻微降低训练精度）来显著减少方差（提高测试精度），缓解过拟合。

3. 处理多重共线性
   在回归任务中，正则化可减少特征间高度相关性带来的参数估计不稳定性。

常见方法

• L1正则化：适合特征选择，稀疏解（如Lasso）。
• L2正则化：平滑权重分布，适合连续型特征（如Ridge）。
• 弹性网络（Elastic Net）：结合L1和L2，平衡稀疏性与稳定性。
• Dropout：神经网络中随机丢弃部分神经元，防止协同适应。
• 早停法（Early Stopping）：在训练过程中提前终止迭代，避免过度优化训练数据。

公式示例（以线性回归为例）

原始损失函数：
$$ J(theta) = frac{1}{2m} sum_{i=1}^m (htheta(x^{(i)}) - y^{(i)}) $$
加入L2正则化后：
$$ J(theta) = frac{1}{2m} sum{i=1}^m (htheta(x^{(i)}) - y^{(i)}) + lambda sum{j=1}^n theta_j $$
其中，$lambda$ 是正则化强度超参数，用于调节惩罚项的权重。

应用场景

• 高维数据（特征数远大于样本数）。
• 数据中存在噪声或冗余特征。
• 神经网络训练（防止神经元过度依赖特定输入）。

简而言之，正则化通过“以退为进”的策略，使模型在复杂度和泛化能力之间达到平衡，成为现代机器学习中的核心工具之一。

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