卷积神经网络（CNN）作为一种强大的图像识别模型，其正则化是防止过拟合的关键机制。正则化并非传统机器学习中的过拟合惩罚机制，而是一种通过引入对网络结构或参数的约束来提升模型泛化能力的技术手段。这种机制旨在平衡模型学习与泛化之间的矛盾，同时保持模型的高效训练。

正则化的具体内涵可以从以下几个方面展开分析：
1. 正则化的核心目标
正则化的主要目的是抑制过拟合现象，通过限制模型参数的大小或约束某些层的权重，使得模型在训练数据上表现更稳定。例如，在CNN中，L1正则化（L1正则化）和L2正则化（L2正则化）分别通过添加权重的系数来限制特征提取的复杂度，而并非单纯增加损失函数的惩罚项。
2. 正则化的作用机制
在卷积神经网络中，正则化常通过引入权重衰减层或者使用正则化损失函数来实现。例如，在卷积层中，通过调整权重的分布范围，或在损失函数中加入正则化项如$ \frac{1}{\sqrt{W}} \sum w_i $，可以有效降低模型的过拟合风险。
3. 正则化方法的多样性
– L1正则化：通过添加权重的系数约束，使得模型在参数空间中更倾向于选择简单而有效的特征表达。
– L2正则化：同样限制权重的大小，但通过平方项惩罚来实现，避免权重分布的极端化。
– 交叉熵损失的正则化：在深度学习中，通过引入正则化项如$ -\log \text{softmax} $，使得模型在不同特征之间的分布更均衡。

正则化不仅适用于传统神经网络，也成为卷积神经网络训练中的核心技术之一。通过合理设计正则化策略，研究人员能够更有效地提升模型的训练效率和泛化能力，同时避免过拟合问题。这种机制为现代深度学习模型的稳定性提供了重要保障。

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。