当我初次看见“正则化”三个字的时候，我简直头疼。在我的理解里“正则”还是Python中用在字符串处理的re正则库呢！怎么加一个“化”字就看不懂了！听我给你慢慢道来。

一、正则化中的“正则”是个啥玩意儿？

        正则化（Regularization）中的“正则”这个词来源于英文术语“regularization”，直译成中文即“规范化”或“正规化”。这里的“正则”并不是指严格意义上的“规则”或“规律”，而是指通过一定的数学手段规范或约束模型的学习过程，使其更加稳健、简洁并且避免过拟合。

        所以正则化就是规范和约束模型参数的意思。

二、怎么去理解正则化能够解决过拟合（感性上）？

        还是用我一贯的做法，先看看例子和图片从直觉上感受一下正则化解决过拟合的直观体验。接下来文章中以房价预测任务+线性回归模型+均方误差损失函数+L2正则化（又叫权值缩减）为例。

（1）未使用正则化手段出现过拟合时

        可以从图中明显的看到出现了过拟合现象，虽然模型（也就这条线）很好的穿过了所有点（也就是模型在训练集上表现很好）但显然如果用一个没见过的数据来进行预测的话结果会很差（也就是模型在测试集上表现很差），因为房价随着房子面积肯定是增长的而图中模型最后都下降了。

（2）使用了“轻微的”正则化后

        使用正则化后可以发现这条线明显比之前要平滑，没有那么的抖动了。

（3）使用了“合适的”正则化后

 

        假设正确的拟合模型是对数函数曲线，但上图这个模型曲线虽然还有些扭曲但比一开始已经平滑很多了。

三、怎么去理解正则化能够解决过拟合（理性上）？

        在L2正则化中，模型的目标函数被修改为原始损失函数与模型参数的L2范数（即参数平方和）的和，加上一个正则化系数λ的权重。目标函数可以表示为：

        其中，L(θ) 是原来的损失函数，如均方误差，θ 是模型的参数向量（之前我都是写的w和b这里用θ统称他们），λ 是正则化强度（正则化系数），它控制着正则化项的影响力。        

        在梯度下降的过程中，模型参数θ的更新规则会受到正则化项的影响。当计算损失函数关于参数θ的梯度时，正则化项会产生额外的梯度贡献，这部分梯度指向使参数θ减小的方向。对于每一个参数，其梯度不仅受到原始损失函数的影响，还受到正则化项的影响，即：

        在更新参数时，如果某个参数的绝对值已经比较大，那么正则化项会使该参数的梯度增加，进一步推动参数朝着减小方向更新。特别是对于较大的参数，正则化项的效应更加明显，会强制这些参数变得更小。

        这样一来，通过正则化，模型学会了“谦虚”，即不赋予任何单个特征过大的权重，从而减少了模型对个别特征的过度依赖，增强了模型对未知数据的泛化能力，有效地缓解了过拟合现象。同时，由于参数受到了限制，模型的整体复杂度也会相应降低，这也是正则化能够抑制特征权重过大的机制。

四、正则化强度参数非常重要

        正则化确实会导致模型的所有参数（特征权重）在某种程度上变小，但不同的特征权重缩小的程度可能并不相同。这是因为正则化是通过对损失函数添加了一个对参数的惩罚项，使得在训练过程中不仅关注原始损失的最小化，同时也关注参数的大小。

        在L2正则化中，参数的梯度更新时会受到正则化项的影响，这会促使所有的参数向更小的值收缩，但是收缩的程度取决于：

• 参数原有的大小：原本较大的参数受到正则化的影响更为显著，它们会被更多地减小。
• 正则化强度（λ）：λ值越大，正则化对参数的影响越强，所有参数都会更大幅度地减小。

        正则化强度（通常表示为 λ）是一个至关重要的超参数，它决定了正则化项在优化过程中对模型参数的约束力度。选择合适的正则化强度直接影响到模型的泛化能力，即模型在未见过的新数据上的表现。