嘿，这个问题其实戳中了一个很容易混淆的点——逻辑回归和神经网络的L2正则化本质上是完全一致的，你觉得不一样，只是因为两者的结构复杂度不同，导致操作的表现形式有差异而已。咱们一步步拆解：

先澄清一个误解：逻辑回归也需要调整反向传播的导数 #

你可能觉得逻辑回归只需要把L2范数加到损失函数里就完事了，但其实不是的。咱们拿逻辑回归的损失函数举例：

• 原始损失（交叉熵）：L = -1/m * Σ(y_i logŷ_i + (1-y_i)log(1-ŷ_i))
• 加L2正则化后的损失：L_reg = L + (λ/(2m)) * ||w||²（其中λ是正则化系数，m是样本数，w是权重向量）

当你对w求导计算梯度时，正则项的导数会被加进去：
dw_reg = dw_original + (λ/m)*w

看到没？逻辑回归里也必须在反向传播时调整权重的导数，只是因为它只有一层权重，这个步骤往往和原始梯度计算合并在一起，容易被忽略。

神经网络的“额外操作”只是多层结构的必然结果 #

神经网络有多层权重（比如w1、w2、w3分别对应输入层到隐藏层、隐藏层到隐藏层、隐藏层到输出层），每一层的权重都需要被正则化。所以在反向传播时，你需要对每一层的权重梯度都执行和逻辑回归一样的操作：把(λ/m)*w_l（第l层的权重）加到该层的原始梯度上。

这不是神经网络“多做了一步”，而是因为它有多个权重矩阵，需要重复执行逻辑回归里那同一个梯度调整步骤而已。

本质：L2正则化的核心是给权重加“收缩力” #

不管是逻辑回归还是神经网络，L2正则化的核心逻辑都是一样的：通过在损失函数中加入权重的平方和，让模型在训练时倾向于选择更小的权重值（因为大的权重会让损失变大）。而要实现这个效果，就必须在计算权重梯度时加上正则项的导数——这是微积分的基本规则：损失函数变了，梯度自然会跟着变。

简单说，你以为神经网络“额外”做的步骤，其实逻辑回归里也在做，只是因为结构简单，没被单独拎出来强调而已。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bohdan Turani