在机器学习和深度学习领域，正则化是一个非常重要且基础的概念。它通常被用来解决模型过拟合的问题，提高模型的泛化能力。简单来说，正则化是一种通过添加约束条件来限制模型复杂度的技术。
当我们训练一个模型时，如果模型过于复杂，它可能会对训练数据过度拟合，这意味着模型会记住训练数据中的每一个细节，包括那些可能只是噪声的部分。这样做的结果是，虽然模型在训练集上表现得很好，但在面对新的、未见过的数据时，其表现就会大打折扣。
正则化通过在损失函数中加入额外的项来实现这一目标。这些附加项通常是模型参数的某种形式的惩罚，比如L1正则化（Lasso）或L2正则化（Ridge）。L1正则化倾向于产生稀疏解，即许多参数会被设置为零，从而减少了模型的复杂性；而L2正则化则是将所有参数的平方值加到损失函数中，这有助于防止单个参数变得过大，从而保持模型的整体稳定性。
除了上述两种常见的正则化方法外，还有Dropout等技术也被广泛应用于神经网络中。Dropout会在每次迭代时随机地“丢弃”一部分神经元，这样可以有效防止模型依赖于特定的特征组合，从而增强模型的鲁棒性和泛化能力。
综上所述，正则化的核心在于控制模型的复杂度，避免过度拟合，进而提升模型在实际应用中的性能。对于任何希望构建高性能机器学习模型的人来说，理解和正确使用正则化是非常关键的一环。
