深度学习中的正则化技术：L1与L2正则化在防止过拟合中的应用与比较

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，它指的是模型在训练集上表现良好，但在测试集或实际应用中表现较差的现象。正则化技术是一种有效的解决过拟合的方法，通过向损失函数中添加惩罚项，限制模型的复杂度，从而提升模型的泛化能力。其中，L1正则化和L2正则化是最常用的两种正则化技术。

L1正则化

L1正则化，也称为Lasso正则化，通过向损失函数中添加模型参数绝对值的和作为惩罚项，即：

其中，Original_Loss表示原始损失函数，λ是正则化系数，θ_i表示模型参数。L1正则化具有稀疏化参数的特性，即倾向于将部分参数变为0，从而简化模型结构，减少过拟合的风险。

L2正则化

L2正则化，也称为Ridge正则化，通过在损失函数中添加模型参数平方和作为惩罚项，即：

L2正则化使得模型参数趋于均匀的小值，而不会像L1正则化那样产生稀疏的参数矩阵。它主要通过限制参数的取值范围来防止模型过于复杂，从而避免过拟合。

L1与L2正则化的比较

• 稀疏性： L1正则化能够产生稀疏的权重矩阵，对于特征选择特别有用；而L2正则化则不会。
• 参数约束： L1正则化通过绝对值约束参数，使得部分参数为0；L2正则化通过平方约束参数，使所有参数都趋于非零的小值。
• 应用场景： 在特征维度较高且存在大量不相关特征时，L1正则化更有效；而在特征维度较低且特征之间相关性较强时，L2正则化表现更好。

L1正则化和L2正则化是深度学习中常用的正则化技术，它们在防止过拟合方面发挥着重要作用。通过理解它们的工作原理和应用场景，开发者可以更有效地选择和调整正则化策略，优化模型性能。在实际应用中，选择哪种正则化方法往往需要根据具体问题的特点进行权衡和实验。