正则化和归一化：区别与联系

不是。正则化和归一化是两个不同的概念。

'归一化'是将数据的值域缩放到一个特定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。它的目的是确保各个特征对模型的影响是相同的，避免某个特征因为数值过大而对模型造成过大的影响。

'正则化'是一种在模型训练过程中加入惩罚项的技术，以防止过拟合。它通过在损失函数中加入模型参数的范数（L1或L2）来限制模型的复杂度，使得模型更加简单，避免过拟合。

因此，虽然正则化和归一化都是对数据进行处理的方法，但它们的目的和实现方式是不同的。