L2 正则化：什么是 L2 正则化以及它的优势

L2 正则化是一种常用的正则化技术，用于减少模型的过拟合。它通过在损失函数中添加一个正则化项，惩罚模型参数的平方和，从而限制参数的大小。L2 正则化也被称为权重衰减（weight decay）。

L2 正则化的目标是降低模型的复杂度，避免过度拟合训练数据。它通过向损失函数添加一个正则化项来实现，正则化项的计算公式为：

L2 正则化项 = λ * Σ(θ^2)

其中，λ是正则化参数，控制着正则化项的影响力。θ表示模型中的参数，Σ表示对所有参数求和。

在训练过程中，L2 正则化的影响被添加到损失函数中。当优化算法尝试最小化损失函数时，它也会考虑到正则化项，努力使参数的平方和尽可能小。这样，模型更倾向于选择较小的参数值，从而减少了模型的复杂度。

L2 正则化的优点包括：

1. 控制过拟合：L2 正则化通过限制参数的大小，可以有效减少模型的过拟合现象，提高泛化能力。
2. 平滑参数分布：L2 正则化鼓励参数接近于零，并使参数的值更加平滑，有助于提高模型的稳定性和可解释性。
3. 减少特征的过度依赖：L2 正则化有助于减少模型对某些特征的过度依赖，使模型更加关注于重要的特征。
4. 对高维数据适应性好：L2 正则化在处理高维数据时表现较好，可以有效地约束参数的数量和大小。

总之，L2 正则化是一种常用的正则化技术，通过惩罚模型参数的平方和来控制模型的复杂度，从而减少过拟合问题。