什么是L2正则化

L2正则化是一种常用的正则化技术，主要用于防止模型过拟合。它的基本思想是在损失函数中加入一个与权重参数平方和成正比的惩罚项，从而限制模型参数的大小。L2正则化的公式通常表示为：

L2正则化的目的是通过惩罚较大的权重值，使得模型在训练过程中倾向于选择较小的权重参数。这样做的好处是可以减少模型对训练数据的过度拟合，提高模型的泛化能力。具体来说，L2正则化的作用包括：

1. 防止过拟合：通过限制权重的大小，L2正则化可以防止模型在训练数据上表现得过于完美，从而在未见过的数据上表现不佳。
2. 平滑模型输出：较小的权重值使得模型对输入变化不那么敏感，从而在输入改变时，模型的输出更加平滑。
3. 忽略不重要的特征：L2正则化倾向于使权重向量更加分散，从而使得模型忽略那些对预测结果贡献不大的特征。

L2正则化在实际应用中非常广泛，尤其是在深度学习和机器学习领域，它被用来优化模型的性能和防止过拟合。