📊 在机器学习中，模型过拟合是一个常见问题，它会让模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上却表现不佳。这时，L2范数（也叫 Ridge 正则化）就派上了用场！🧐
🎯 L2范数通过给损失函数添加一个惩罚项来限制模型参数的大小。简单来说，它会尽量让模型的权重值变得“更小”，避免某些权重过大导致模型过于复杂。这种约束力就像给模型戴上了一个“紧箍咒”，让它不会过分依赖某一部分特征，从而提高泛化能力。✨
🔍 当我们加入L2正则化后，优化过程不仅关注如何最小化预测误差，还会同时减少参数的平方和。这就迫使模型选择更加稳健且通用的参数组合，而不是一味地追求完美拟合训练集中的噪声或异常点。📈
💡 总结一下，L2范数通过平衡模型复杂度与准确性，在一定程度上缓解了过拟合现象，使模型变得更聪明、更可靠！💪
机器学习 深度学习 正则化