正则化是机器学习中一种减少模型过拟合的技术，通过添加惩罚项来限制模型参数的大小，从而提升模型的泛化能力。正则化的核心思想是通过约束模型复杂度，防止过拟合，同时保持模型的性能。常见的正则化方法有L1正则化（Lasso）和L2正则化（岭回归），它们分别对应参数的绝对值和平方和惩罚项。例如，在回归问题中，L1正则化通过引入正则化系数，使得模型参数数量减少，避免过拟合；而L2正则化则通过减少参数的平方和，进一步降低模型的复杂度。

正则化的具体实现方式如下：
1. L1正则化：在损失函数中加入项 $ \lambda \sum_{w} w $，使得模型参数的系数被限制在较低的幅度。例如，在分类任务中，L1正则化可以防止模型因参数过多产生梯度爆炸，同时保持模型的准确率。
2. L2正则化：在损失函数中加入 $ \lambda \sum_{w} w^2 $，通过约束参数平方项的总和，减少模型复杂度。这种形式的正则化在保持参数数量的同时，也能有效降低过拟合风险。
3. 梯度裁剪：通过限制梯度的大小，防止反向传播过程中参数的剧烈变化，这也是正则化的一种形式。

正则化的应用不仅限于分类任务，还可应用于回归、聚类等任务。通过正则化，模型在训练过程中能够更稳健地学习输入特征，从而提高整体性能。例如，在医疗诊断模型中，正则化技术能够有效降低过拟合的风险，提升模型的稳定性和准确性。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。