正則化是什麼意思

正則化（Regularization）是機器學習中的一種技術，用於解決過擬合（overfitting）的問題。當一個模型過度適應訓練數據時，它可能在測試數據上表現不佳，這種情況稱為過擬合。正則化通過在模型的優化目標中增加一個額外的項來防止這種情況發生。

正則化通常通過在成本函數（loss function）中增加一個正則化項來實現。這個項用來衡量模型的複雜度，並且通常與模型的參數相關。最常見的正則化方法包括：

L1正則化（Lasso Regularization）：在成本函數中增加參數的絕對值之和。這不僅可以防止過擬合，還可以進行特徵選擇，因為它會導致某些參數變得幾乎為零。
L2正則化（Ridge Regularization）：在成本函數中增加參數的平方和的開方。這不僅可以防止過擬合，還可以縮小參數的範圍，使其更接近於零，但不會將它們縮小到零。
dropout：一種用在神經網絡中的正則化技術，它隨機地從網絡中刪除一部分神經元及其連接。這可以防止過擬合，因為每個神經元都不能依賴於特定的其他神經元。

正則化項的係數稱為正則化係數（regularization coefficient）或 lambda，它控制了正則化項的強度。更大的正則化係數會導致模型更簡單，反之亦然。

正則化是機器學習中的一個重要概念，它允許模型在訓練數據和測試數據上都能獲得良好的性能。