regularization是什麼意思，regularization的意思翻譯、用法、同義詞、例句

regularization英标

英:/',reɡjʊləraɪ'zeɪʃən/

常用詞典

例句

同義詞

專業解析

正則化（Regularization）是機器學習中用于防止模型過拟合的核心技術，其核心思想是通過對模型複雜度施加約束，提升模型在未知數據上的泛化能力。根據《深度學習》中的定義，正則化通過修改學習算法，減少測試誤差（泛化誤差）而非訓練誤差。

在數學表達中，常見的L2正則化可表示為損失函數的修正形式： $$ J(theta) = frac{1}{2m} sum_{i=1}^m (htheta(x^{(i)}) - y^{(i)}) + frac{lambda}{2m} sum{j=1}^n theta_j $$ 其中$lambda$為正則化系數，用于平衡經驗風險與結構風險。這種權重衰減機制最早由Tikhonov在1943年提出（參見《數學物理方法》）。

工程實踐中，TensorFlow官方文檔列舉了三種主要實現形式：

1. L1正則化：通過絕對權重值懲罰稀疏特征選擇
2. L2正則化：通過平方權重值懲罰實現權重衰減
3. 彈性網絡（Elastic Net）：結合L1和L2的雙重約束

斯坦福大學CS229課程材料指出，正則化參數$lambda$的選取需通過交叉驗證确定，典型取值範圍在$10^{-6}$到$10^{3}$之間。在深度學習中，Dropout作為特殊正則化技術，通過隨機失活神經元實現模型平均化，該技術由Hinton團隊在2012年ImageNet競賽中首次成功應用。

網絡擴展資料

Regularization（正則化）是機器學習和統計學中的一種技術，用于防止模型過拟合（overfitting），即模型在訓練數據上表現優異但在新數據上泛化能力差的問題。其核心思想是通過對模型施加額外約束或懲罰項，限制模型的複雜度，從而提升泛化性能。

主要作用與原理

1. 控制模型複雜度
   通過在損失函數中添加與模型參數相關的懲罰項（如權重向量的L1/L2範數），迫使模型參數趨向更小的值，減少對噪聲數據的敏感度。例如：

   • L2正則化（Ridge回歸）：懲罰項為權重平方和（$sum theta_i$），使權重趨近于零但非零。
   • L1正則化（Lasso回歸）：懲罰項為權重絕對值（$sum |theta_i|$），可能導緻部分權重歸零，實現特征選擇。

2. 平衡偏差-方差
   正則化通過增加模型偏差（輕微降低訓練精度）來顯著減少方差（提高測試精度），緩解過拟合。

3. 處理多重共線性
   在回歸任務中，正則化可減少特征間高度相關性帶來的參數估計不穩定性。

常見方法

• L1正則化：適合特征選擇，稀疏解（如Lasso）。
• L2正則化：平滑權重分布，適合連續型特征（如Ridge）。
• 彈性網絡（Elastic Net）：結合L1和L2，平衡稀疏性與穩定性。
• Dropout：神經網絡中隨機丢棄部分神經元，防止協同適應。
• 早停法（Early Stopping）：在訓練過程中提前終止疊代，避免過度優化訓練數據。

公式示例（以線性回歸為例）

原始損失函數：
$$ J(theta) = frac{1}{2m} sum_{i=1}^m (htheta(x^{(i)}) - y^{(i)}) $$
加入L2正則化後：
$$ J(theta) = frac{1}{2m} sum{i=1}^m (htheta(x^{(i)}) - y^{(i)}) + lambda sum{j=1}^n theta_j $$
其中，$lambda$ 是正則化強度超參數，用于調節懲罰項的權重。

應用場景

• 高維數據（特征數遠大于樣本數）。
• 數據中存在噪聲或冗餘特征。
• 神經網絡訓練（防止神經元過度依賴特定輸入）。

簡而言之，正則化通過“以退為進”的策略，使模型在複雜度和泛化能力之間達到平衡，成為現代機器學習中的核心工具之一。

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