正则化在机器学习中的作用

‌正则化是机器学习中防止模型过拟合的技术‌，通过限制模型复杂度来提高泛化能力 。‌‌

• 核心作用‌：平衡训练误差与泛化误差，避免模型死记硬背训练数据 。
• ‌常见方法‌：包括 L1 正则化（产生稀疏解）、L2 正则化（权重衰减）及 Dropout（随机失活）等 。
• ‌应用场景‌：广泛用于线性回归、神经网络及深度学习任务中 。‌‌‌

引入正则化可以区分看似相同实则不同的模型情况