正则化作为一种模型优化策略，旨在减少模型参数的复杂度，从而降低过拟合的风险。然而，其潜在的缺点也值得深入探讨。例如，正则化可能无法完全解决模型的非线性依赖问题，因为正则化仅约束线性组合的权重，而实际的复杂关系可能需要更复杂的策略。此外，正则化可能导致模型在训练过程中收敛变慢，尤其是在数据量较小或模型复杂度较高的情况下。同时，正则化并不能直接解决模型的过拟合问题，因为正则化仅通过限制权重来实现这一目标，而实际的复杂性可能需要其他方法，如交叉验证或调整学习率。因此，尽管正则化在减少过拟合方面具有重要作用，但其局限性仍需在具体问题中加以权衡。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。