正则化技术
一种防止过拟合，提高泛化能力的技巧，因此算法正则化的研究成为机器学习中主要的研究主题。此外，正则化还是训练参数数量大于训练数据集的深度学习模型的关键步骤。
正则化可以避免算法过拟合，过拟合通常发生在算法学习的输入数据无法反应真实的分布且存在一些噪声的情况。
在深度学习中，貌似所有的带来效果收益的操作都是噪声所带来的正则化的功劳！
从不同角度理解正则化
除了泛化原因，奥卡姆剃刀原理和贝叶斯估计也都支持着正则化。根据奥卡姆剃刀原理，在所有可能选择的模型中，能很好解释已知数据，并且十分简单的模型才是较好的模型。而从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率。
从几何上可以这样理解，NN其实就是在一个高维空间上构建了分类面，数据不变的情况下，这个分类面恰好贴合数据，完美fit训练集，而添加噪声后，相当于一些数据的位置不停的在变化，使得分类面发生了可包纳的数据量增加了，从而增加的泛化能力。
方法
有多种适合机器学习算法的正则化方法，如数据增强、L2 正则化（权重衰减）、L1 正则化、Dropout、Drop Connect、随机池化和早停等。