在机器学习和深度学习领域，“正则化”是一个不可或缺的概念。它通过添加约束条件来防止模型过拟合，从而提高其泛化能力。正则化的核心思想是在损失函数中加入额外的惩罚项，以限制模型参数的复杂度。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。L1正则化倾向于使部分参数变为零，从而实现特征选择；而L2正则化则更倾向于均匀地减少所有参数的大小。

此外，Dropout技术也是正则化的一种重要手段，尤其在神经网络中广泛应用。它通过随机丢弃部分神经元的方式，有效避免了模型对特定权重的过度依赖。正则化的应用不仅限于算法层面，还可以结合数据增强等策略共同提升模型性能。总之，正则化是构建高效、鲁棒模型的关键步骤，值得每一位从业者深入理解与实践。