规范化

正则化是机器学习中的一个重要概念，旨在通过防止过拟合来提高模型性能。当模型对训练数据的学习效果太好，捕捉到的噪声和特定模式无法推广到新数据时，就会出现过拟合。正则化在模型优化过程中引入惩罚项，以简化模型，鼓励模型学习更多通用模式。

正则化类型

有几种正则化方法有助于实现这些目标，其中最常见的是 L1 和 L2 正则化。

• L1 正则化（Lasso 回归）会增加一个与系数绝对值相等的惩罚。这可能会导致某些系数恰好为零，从而实现特征选择。了解有关特征提取技术的更多信息。
• L2 正则化（岭回归）增加了等于系数平方的惩罚。这不利于复杂模型的建立，通常会导致系数变小。请在我们的正则化技术指南中详细了解 L2 方法。

机器学习的重要性

正则化在平衡偏差与方差的权衡中起着至关重要的作用。通过正则化，模型可以在偏差略有增加的情况下实现较低的方差，这通常会提高在未见数据上的性能。

在深度学习等领域，正则化技术是模型开发不可或缺的一部分。它们能确保模型在学习复杂表征的同时，不会过于依赖数据集中的噪声。

人工智能/移动语言的应用

• 图像识别正则化对于图像识别模型的训练至关重要，否则，模型可能会记住训练数据中的特定模式，而不是在不同图像中进行泛化。
• 自然语言处理 (NLP)：在NLP 中，正则化可以防止模型对训练文本的过度拟合，确保它们能有效处理各种语言输入。

真实世界的例子

1. 医疗诊断：在医学成像中采用正则化技术创建的模型可以泛化各种患者数据，从而提高诊断的可靠性。了解人工智能在医疗保健中的作用。

2. 自动驾驶汽车：在自动驾驶汽车中，正则化可以确保模型从训练场景泛化到具有高安全标准的实际驾驶条件。看看它是如何应用于自动驾驶行业的。

与相关概念的区别

正则化有助于简化模型，而模型剪枝等技术则是在不改变学习过程的情况下物理缩小模型大小。正则化通过惩罚复杂性来提高学习效率，而剪枝则通过消除非必要的神经元或特征来提高推理效率。

此外，正则化不同于超参数调整，后者涉及优化决定学习过程的参数，包括正则化本身对模型训练的影响。

进一步探索

如需更深入地了解正则化和相关机器学习技术，您可以参考以下资源：

• 探索Ultralytics HUB 如何通过内置的正则化技术支持实现便捷高效的模型训练。
• 通过我们的博客与Ultralytics 社区互动，随时了解人工智能趋势和创新。

正则化仍然是开发稳健、可通用的人工智能模型的基石，其应用范围广泛，从制造业中的人工智能到计算机视觉领域的尖端技术都有涉及。