什么是L2正则化

L2正则化是一种用于防止模型过拟合的技术，广泛应用于机器学习和深度学习领域。其核心思想是通过在损失函数中添加一个惩罚项，限制模型权重的大小，从而降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力。

核心原理

作用与效果

1. 防止过拟合：L2正则化通过惩罚较大的权重，使得模型权重趋向于较小的值，从而降低模型的复杂度，防止模型对训练数据的过度拟合。
2. 提高泛化能力：通过限制模型的复杂度，L2正则化有助于模型在未见过的数据上表现更好，提高模型的泛化能力。
3. 处理多重共线性：在回归问题中，L2正则化（也称为岭回归）可以有效处理多重共线性问题，提高模型的稳定性。

与L1正则化的区别

L2正则化与L1正则化的主要区别在于惩罚项的形式。L1正则化通过绝对值之和惩罚，倾向于使某些权重为零，实现特征选择；而L2正则化通过平方和惩罚，使权重均匀缩小，不倾向于将权重压缩为零。

应用场景

L2正则化广泛应用于线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型中，特别是在处理高维数据和复杂模型时具有重要作用。

参数选择

正则化参数λ的选择至关重要，通常通过交叉验证等方法确定。λ值越大，正则化作用越强，模型复杂度降低；λ值越小，正则化作用越弱，模型更接近原始损失函数。

总结

L2正则化是一种通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型复杂度的技术，广泛应用于机器学习和深度学习领域。它通过惩罚较大的权重，降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力，是防止过拟合的重要手段