理解L1和L2正则化为什么能防止过拟合_l2正则 防止过拟合 🚀

在机器学习领域，我们经常遇到一个棘手的问题——过拟合（overfitting）。它就像是一位过度训练的运动员，在特定环境中表现优异，但面对新环境时却力不从心。为了解决这个问题，L1和L2正则化应运而生，它们就像是两位守护者，保护我们的模型免受过拟合的困扰。🛡️

L2正则化，也被称为权重衰减（weight decay），通过给损失函数添加一个惩罚项来实现其目标。这个惩罚项与权重值的平方成正比，这样可以有效地限制模型权重的大小。想象一下，如果一位运动员过于依赖某一种技能，他可能会变得僵化；同样地，当模型的权重过大时，模型也会变得过于复杂，容易陷入过拟合的陷阱。因此，L2正则化通过对权重进行平滑处理，使得模型更加稳健，能够更好地泛化到未见过的数据上。📈

L1正则化则采取了另一种策略，它倾向于使一些权重变为零，从而实现特征选择的效果。这就像一位教练精简了运动员的技能组合，只保留最有效的那些。这样的模型不仅更加简洁，而且对于数据中的噪声具有更强的鲁棒性。🌲

无论是L1还是L2正则化，它们都为我们提供了一种有效的方法来对抗过拟合现象，让模型能够在新的、未知的数据上表现出色。🏆

机器学习 正则化 防止过拟合

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