L2正则化是一种用于机器学习模型的技术，旨在减少模型的复杂度，从而提高其泛化能力。在L2正则化中，通过添加一个惩罚项，模型的权重被迫保持较小的值，这有助于防止过拟合，即模型在训练数据上表现良好但在未见过的数据上表现糟糕的情况。

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让我们以线性回归为例来说明为什么L2正则化可以减少模型的复杂度。假设我们有一个简单的线性回归模型：

$$y=w_1{x}_1+w_2{x}_2+\dots +w_n{x}_n+b$$

其中 $w_1,w_2,\dots ,w_n$ 是特征 $x_1,x_2,\dots ,x_n$ 的权重，$b$ 是偏置项。在L2正则化中，我们会将正则化项添加到损失函数中，这个正则化项是权重的平方和乘以一个正则化参数 $\lambda$，形式上如下：

$$\text{loss}=\text{MSE}+\lambda \sum _{i=1}^n{w}_i^2$$

其中MSE是均方误差（Mean Squared Error），$\lambda$ 是正则化参数。

现在，让你们明白为什么L2正则化可以减少模型的复杂度：

1. 惩罚大权重：L2正则化项惩罚大的权重值。因为损失函数包含了权重的平方和，所以当权重变大时，损失函数也会变大。模型为了最小化这个损失函数，会倾向于选择较小的权重值。

2. 防止过拟合：通过控制权重的大小，L2正则化可以帮助防止模型在训练数据中过度拟合。过度拟合通常是因为模型对训练数据中的噪声过于敏感，导致无法泛化到新数据。通过限制权重的大小，模型变得更简单，更不容易受到噪声的影响，从而提高了泛化能力。

3. 权衡：正则化参数 $\lambda$ 控制着正则化项在损失函数中的重要性。较大的$\lambda$会导致对权重的惩罚增加，从而使模型更加简单，但可能会损失一些在训练数据上的拟合能力。相反，较小的$\lambda$则可能导致过拟合。