Definition
正则化是机器学习中一个关键概念，旨在不显著增加训练误差的情况下减少泛化误差。它通过阻止模型学习过于复杂的模式来发挥作用。
Summary
一组在训练过程中使用的技术，通过对损失函数添加惩罚项或限制模型复杂度来防止过拟合。
Key Concepts
- 过拟合
- 偏差-方差权衡
- L1/L2 惩罚
- 丢弃法 (Dropout)
Use Cases
- 深度神经网络训练
- 线性回归模型
- 防止小数据集上的记忆效应
Code Example
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A comprehensive multilingual AI terminology dictionary
正则化是机器学习中一个关键概念，旨在不显著增加训练误差的情况下减少泛化误差。它通过阻止模型学习过于复杂的模式来发挥作用。
一组在训练过程中使用的技术，通过对损失函数添加惩罚项或限制模型复杂度来防止过拟合。
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