神经网络正则化是什么意思

正文：
神经网络正则化是一种通过限制模型参数的大小来防止过拟合的技术。它旨在避免模型在训练过程中过度学习数据中的噪声或隐藏模式，从而减少模型对训练数据的依赖。正则化的核心思想是通过数学手段限制模型的复杂度，例如将权重的绝对值限制在某个范围内，或通过添加衰减项（如L1或L2正则化）来降低模型的拟合能力。

正则化的作用在于：
1. 减少过拟合风险：通过限制参数的大小，使模型在训练过程中更倾向于学习数据的局部特征，而非复杂的全局模式。
2. 提升泛化能力：减少模型对训练数据的“依赖性”，使模型在新数据上表现更稳健。
3. 平衡学习效率：在训练过程中，正则化与优化目标（如最小化损失函数）之间取得平衡，避免模型过拟合。

例如，在激活函数的使用中，L1正则化通过惩罚权重的绝对值，减少模型对输入特征的敏感度；在权重衰减中，L2正则化则限制权重的平方和，防止模型过度拟合。正则化不仅是一种技术手段，更是神经网络设计中不可或缺的组成部分，确保模型在训练和测试过程中保持良好的泛化能力。