正则化参数在机器学习和深度学习中起着至关重要的作用，正则化是一种防止模型过拟合的技术，通过对模型参数施加一定的惩罚，使模型更加平滑，从而降低过拟合的风险，正则化参数则控制着这种惩罚的强度。
正则化的目标是获取最小的损失和模型复杂度之间的平衡，如果正则化参数设置得过大，可能会导致模型欠拟合，即模型无法充分学习数据的特征，导致预测性能下降，如果正则化参数设置得过小，可能会导致模型过拟合，即模型过于复杂，对训练数据拟合得非常好，但对新数据的预测性能较差。
在深度学习中，常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化，L2正则化通过对权重参数的平方和添加惩罚项，使得权重参数趋于零，但不会完全为零，从而降低了模型的复杂度，而L1正则化则通过对权重参数的绝对值之和添加惩罚项，使得部分权重参数变为零，从而达到稀疏化的效果，这也有助于提高模型的泛化能力。
正则化参数在机器学习和深度学习中起着平衡模型复杂度和预测性能的关键作用，通过合理设置正则化参数，可以在保证模型充分学习数据特征的同时，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。
