深度学习正则

深度学习正则化（regularization）是一种用于防止模型出现过拟合（overfitting）的技术。即，通过添加额外的约束条件来限制模型的复杂度，从而提高其泛化能力。在本文中，我们将介绍三种常用的深度学习正则技术：L1正则，L2正则和dropout，以及如何在Python中使用它们。

L1正则

L1正则化是一个简单但有效的深度学习正则技术。它通过向目标函数添加L1范数惩罚项（也称为Lasso回归），以约束权重的大小。这样，对于许多无用的特征权重，L1正则化可以将它们调整为0并且仅保留有用的权重。这使得模型更不容易过拟合并具有更好的泛化能力。

在Python中，可以使用Keras库中的L1正则化实现L1正则。下面是一个示例:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.regularizers import l1

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu', kernel_regularizer=l1(0.001)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

在上面的代码中，我们通过将kernel_regularizer参数设置为l1(0.001)来实现L1正则化。0.001是正则化惩罚项的系数。

L2正则

与L1正则化类似，L2正则化也是通过向目标函数添加一个正则化项，以限制权重大小，从而使模型更不容易过拟合。L2正则化采用L2范数惩罚项（也称为岭回归），与L1正则化不同，L2正则化不会将许多权重设置为0，而是将它们调整为接近于0的非零值。这使得模型更平滑，并且对输入数据的噪声更具鲁棒性。

同样，我们可以使用Keras库中的L2正则化来实现L2正则。下面是一个示例:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from