正则化技术是广泛应用于机器学习和深度学习中的一种技术，主要用于改善过拟合现象，降低结构风险，提高模型的泛化能力，正则化通过避免训练完美拟合数据样本的系数而有助于算法的泛化。
正则化方法可以分为L1正则化和L2正则化，L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择，同时可以防止过拟合，L2正则化通过在损失函数后面增加L2正则化项，即所有权值的平方和除以训练集中的样本大小，再乘以一个正则化项系数，来调节正则项和原始损失值的比重，从而防止模型过拟合。
除了正则化技术，还有其他防止过拟合的方法，如增加训练样本、数据增强、Dropout、DropConnect和早停法等，数据增强是提升算法性能、满足深度学习模型对大量数据的需求的重要工具，Dropout和DropConnect是在训练过程中随机丢弃部分神经元或连接，以减少神经元之间的依赖性，从而提高模型的泛化能力，早停法是在验证误差开始增加时停止训练，以防止过拟合。
正则化技术是一种有效的防止过拟合的方法，通过选择合适的模型复杂度，使得泛化误差最小，在实际应用中，可以根据具体情况选择L1正则化、L2正则化或其他防止过拟合的方法。
