什麼是正則化技術

正則化技術是一種在機器學習和深度學習中廣泛使用的最佳化策略，主要用於防止模型過擬合，並提高模型的泛化能力。

正則化通過向模型的損失函式添加額外的項（即正則化項或懲罰項）來實現，這個額外的項通常與模型參數的大小或複雜度相關。這種做法可以防止模型在訓練時過度學習訓練數據中的每一個細節，從而避免過擬合。正則化技術包括L1正則化和L2正則化，以及其他一些方法，如Dropout、數據增強、早停等。這些技術共同作用，以提高模型的性能和穩定性。