深度学习最优化与正则化

深度学习最优化是指在深度学习的模型中，通过选择合适的参数使得模型的误差最小化的过程。正则化是指在模型训练的过程中，对模型的复杂度进行限制，以防止过拟合现象的发生。

在深度学习中，最常用的优化方法是梯度下降法。该方法通过计算损失函数的梯度来调整模型参数，从而使得模型的损失函数逐渐减小。同时，在优化过程中还可以采用一些方法来避免陷入局部最小值，如动量法、自适应学习率等。

而正则化可以通过加入一些惩罚项来实现。例如L1正则化和L2正则化，它们分别在损失函数中加入参数向量的L1范数和L2范数作为惩罚项，从而限制模型参数的大小，防止过拟合。