飘天文学

第961章 AI里的白盒黑盒和正则化（第9页）

传统线性模型：优先尝试

l2（ridge），若特征冗余多则用

l1（lasso）或

elastic

；

深度学习模型：基础组合为

“权重衰减

+

dropout

+

数据增强”，bn

通常作为标配，复杂任务可加入

label

sothing

或

mixup；

小样本任务：数据增强和早停的效果更显着（因数据量少，模型易过拟合）。

五、总结

正则化是机器学习的

“防过拟合利器”，其核心是

“通过约束模型复杂度，提升泛化能力”。不同场景下需选择合适的正则化方法：

传统模型：l1（特征选择）、l2（抗共线性）、elastic

（兼顾两者）；

深度学习：权重衰减、dropout、数据增强、早停等组合使用；

关键超参数

需通过交叉验证优化，避免欠拟合或过拟合。

掌握正则化技术，是从

“训练出高准确率模型”

到

“训练出稳定泛化模型”

的关键一步。

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