飘天文学>职场小聪明 > 第961章 AI里的白盒黑盒和正则化（第8页）
第961章 AI里的白盒黑盒和正则化（第8页）
“猫”
和
“狗”
的图像混合，标签按比例分配，迫使模型关注
“毛发”“耳朵”
等通用特征而非噪声）。
知识蒸馏（knowledge
distillation）
：用
“复杂教师模型”
的输出指导
“简单学生模型”
训练，学生模型在继承教师模型泛化能力的同时，保持低复杂度。
四、正则化的关键实践要点
正则化强度的选择是正则化的核心超参数，需通过交叉验证（cross-validation）
确定：
尝试多个值（如
0.001，
0.01，
0.1，
1，
10）；
对每个，用
k
折交叉验证（如
5
折）训练模型，计算验证集平均性能；
选择使验证集性能最优的
过大易导致
“欠拟合”，即模型过于简单，无法拟合数据规律）。
数据预处理的影响l1l2
正则化对特征尺度敏感（如
“收入”（万元级）和
“年龄”（十位数）的参数规模差异大，惩罚时会偏向缩小
“收入”
参数），因此需先对特征进行标准化（standardization）
或归一化（normalization），使所有特征处于同一尺度。
不同模型的正则化选择
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