正则化的目的是什么

正则化主要解决模型过拟合问题。当模型过于复杂时，它会记住训练数据中的噪声而非真实模式。正则化通过在损失函数中添加惩罚项限制模型复杂度。L1正则化会产生稀疏解，自动选择特征；L2正则化则使权重值变小但不会完全归零。实际应用中，正则化让模型在新数据上表现更好。没有正则化的模型在测试集上准确率可能下降15-30个百分点。正则化参数需要通过交叉验证调整，值太大导致欠拟合，值太小无法有效防止过拟合。

正则化还提高了模型泛化能力。泛化能力指模型对未知数据的预测表现。正则化约束参数大小，使决策边界更加平滑。图像识别任务中，正则化让模型对光照变化、物体旋转等干扰更具鲁棒性。自然语言处理中，正则化帮助模型更好地处理罕见词汇和语法变化。正则化使模型更稳定，不同训练集产生的模型结果差异减小。实际部署时，正则化让模型在真实场景中表现更可靠，减少意外错误。