时间：2025-07-02
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| L1正则化 | 权重绝对值惩罚 | ✅ | 高维稀疏数据 | 文本分类、特征选择 |
| L2正则化 | 权重平方惩罚 | ❌ | 多重共线性、回归任务 | 线性模型、神经网络 |
| Dropout | 随机关闭神经元 | ❌ | 深度神经网络 | 图像识别、NLP任务 |
六、是否真的有效？实证分析
为了验证这些正则化方法的实际效果，我们可以在MNIST手写数字识别任务中进行实验比较。
#实验配置：
- 数据集：MNIST（60,000训练样本，10,000测试样本）
- 模型结构：3层全连接神经网络
- 对比方案：基础模型、L1正则化、L2正则化、Dropout、L2+Dropout联合使用
#结果对比：
| 模型配置 | 训练准确率 | 测试准确率 | 是否出现过拟合 |
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电话：193-3538-6047 / 193-3538-6047
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