正则化的方法有哪些

正则化的方法有以下几种：

L1正则化（Lasso Regression）：在损失函数中加入L1正则项，使得模型参数的绝对值之和受到惩罚，可以实现特征选择的作用，即将一些不重要的特征的系数变为0。
L2正则化（Ridge Regression）：在损失函数中加入L2正则项，使得模型参数的平方和受到惩罚，可以防止模型过拟合，同时也可以使模型更加稳定。
Elastic Net正则化：在损失函数中同时加入L1和L2正则项，综合了L1和L2正则化的优点，既可以实现特征选择，又可以防止过拟合。
Dropout正则化：在训练过程中随机选择一些神经元断开连接，从而减少神经元之间的依赖，防止过拟合。
数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行一些随机变换，如旋转、翻转、平移等操作，增加训练数据的多样性，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。
提前停止（Early Stopping）：在训练过程中，当验证集的损失函数不再降低时，停止训练，防止模型过拟合。