正则化技术是一种在机器学习中广泛使用的方法，其目的是防止模型变得过于复杂，从而提高模型的泛化能力。模型复杂度过高会导致过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳。正则化通过在模型的损失函数中添加一个惩罚项来限制模型参数的大小，从而防止过拟合。常见的正则化技术包括L1正则化、L2正则化和Dropout。
L1正则化，也称为Lasso回归，通过在损失函数中添加一个与模型参数绝对值成正比的惩罚项来实现。L1正则化倾向于产生稀疏的模型，即许多模型参数为零，从而实现特征选择。具体来说，如果模型的损失函数为：
[ \text{Loss} = \text{Original Loss} + \lambda \sum_{i=1}^{n} |w_i| ]
其中，(\lambda)是正则化参数，(w_i)是模型参数，那么L1正则化会促使一些参数变为零，从而减少模型的复杂度。
L2正则化，也称为岭回归，通过在损失函数中添加一个与模型参数平方成正比的惩罚项来实现。L2正则化倾向于使模型参数接近于零但不一定为零，从而平滑模型的决策边界。具体来说，如果模型的损失函数为：
[ \text{Loss} = \text{Original Loss} + \lambda \sum_{i=1}^{n} w_i^2 ]
其中，(\lambda)是正则化参数，(w_i)是模型参数，那么L2正则化会使得模型参数变小，从而减少模型的复杂度。
Dropout是一种常用的神经网络正则化技术，通过在训练过程中随机地将一部分神经元的输出设置为零来实现。这种方法可以防止神经网络过度依赖某些神经元，从而提高模型的泛化能力。具体来说，Dropout操作会在每次前向传播时随机选择一部分神经元，使其输出为零，这样可以迫使网络学习到更加鲁棒的特征表示。
综上所述，正则化技术通过在损失函数中添加惩罚项或通过随机忽略部分神经元来限制模型的复杂度，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。这些技术在实际应用中可以根据具体问题选择合适的正则化方法，以获得更好的模型性能。