正则化如何影响权重？

一、正则化如何影响权重？

正则化是一种用于控制模型复杂性和防止过拟合的技术，它通过在损失函数中添加惩罚项来影响权重的学习和更新。正则化可以影响权重的学习方式和最终的权重值，从而改善模型的泛化能力。

以下是正则化如何影响权重的几个方面：

1. 权重的更新速度： 正则化项在损失函数中引入了额外的惩罚项，这会影响权重的更新速度。具体来说，正则化会促使权重朝向更小的值更新，从而减小过拟合风险。权重更新时，正则化项会引导权重朝向能够同时减小损失函数和正则化项的方向移动。

2. 权重的稀疏性： L1正则化（Lasso正则化）的一个效果是使得一些权重变为零，从而达到特征选择的效果。这意味着模型会倾向于忽略不重要的特征，从而提高了模型的泛化能力。这对于高维数据或包含许多冗余特征的情况特别有用。

3. 防止过拟合： 正则化通过限制权重的值范围，使得模型更容易泛化到新数据。过拟合往往是因为模型过于复杂，而正则化可以有效地减少模型的复杂性，从而降低