正则化
正则化是一种常用的机器学习技术，用于防止模型在训练数据上过拟合，提高模型的泛化能力。下面介绍几种常见的正则化技术：
L1正则化（L1 regularization）：也称为Lasso正则化，通过在损失函数中添加权重的绝对值之和作为正则化项，来限制权重的大小，使得一部分权重变成0，从而实现特征选择。
L2正则化（L2 regularization）：也称为Ridge正则化，通过在损失函数中添加权重的平方和作为正则化项，来限制权重的大小，防止模型过拟合，同时也可以提高模型的泛化能力。
Dropout正则化：在训练时，随机将一部分神经元的输出设为0，相当于随机从网络中删除一些神经元，从而强制让网络去学习更加鲁棒的特征表示。在测试时，不使用Dropout，而是使用所有的神经元。
数据增强（Data Augmentation）：通过对原始数据进行一些变换，如翻转、旋转、平移等，来生成新的训练样本，从而扩充数据集，减少过拟合。
Early Stopping：在训练过程中，通过监测验证集的误差来决定何时停止训练。当验证集误差开始上升时，停止训练，以避免模型在训练集上过拟合。
