在代码中正则化是怎么体现的？

正则化在代码中体现为对模型中的权重进行惩罚项的添加。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。在机器学习模型中，通常会在损失函数中加入一个正则化项，将模型的损失函数改为：

L(θ) = J(θ) + λΩ(θ)

其中，J(θ)是模型原来的损失函数，Ω(θ)是正则化项，θ是模型的参数，λ是正则化强度参数。L1正则化会使得一些权重变为0，从而实现特征选择的效果；L2正则化会使得权重变得更小，从而防止过拟合。在代码中，可以使用不同的库和工具实现正则化，如TensorFlow、Keras、Scikit-learn等。