在学习神经网络的过程中，正则化是一个关键的技术环节。它旨在通过限制模型参数的大小来防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。正则化的核心思想是通过引入约束条件，限制模型的复杂性，从而减少对训练数据的依赖。

正则化的作用主要体现在两个方面：一是限制模型参数的大小，二是通过约束条件减少参数之间的相互作用。例如，L1正则化（Lasso）通过在权重矩阵中添加正数项来实现这一效果，而L2正则化（岭回归）则通过在权重平方项上添加平方数项，使得模型的参数不会过于集中。这些约束条件的引入，使得模型在训练过程中能够更好地适应数据分布，而不必过度拟合。

正则化不仅适用于单层神经网络，也广泛应用于多层结构的模型中。例如，在卷积神经网络中，通过正则化技巧可以有效防止模型的梯度消失或爆炸，提升训练稳定性。此外，正则化还与训练过程中的反向传播机制密切相关，通过梯度下降法调整权重，使得模型能够更有效地学习数据特征。

总之，正则化是神经网络训练中的核心策略，它通过限制模型参数的复杂性，显著提升了模型的泛化能力和稳定性。无论是在单层还是多层结构中，正则化都能在保持模型性能的前提下，实现有效的学习优化。

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。