如何理解深度学习中的优化与正则化技术，以及它们在模型训练中的作用？请结合具体算法给出解释。

深度学习中的优化与正则化技术是确保模型具有良好泛化能力的关键。优化技术，如梯度下降及其变体（如随机梯度下降SGD、批量梯度下降BGD），负责调整神经网络中的权重以最小化损失函数。正则化方法（如L1、L2正则化和Dropout）则旨在防止模型过拟合，确保模型对新数据具有更好的适应性。

参考资源链接：[深度学习综述：发展历程与关键领域详解](https://wenku.csdn.net/doc/1ey1k1c37f?spm=1055.2569.3001.10343)

在深度学习中，优化算法的作用是引导模型的学习方向和速度。例如，SGD通过每次仅使用一小部分样本来更新模型，从而加快了计算速度，并且有时能够帮助模型跳出局部最小值，寻找更好的全局最小值。而正则化技术则通过向损失函数添加一个额外的项来限制模型的复杂度。L1正则化倾向于产生稀疏权重矩阵，有助于特征选择，而L2正则化则倾向于使权重分散且接近于零，有助于防止过拟合。

Dropout是另一种流行的正则化技术，它在训练过程中随机丢弃（临时移除）一部分神经元，迫使网络在不依赖任何一个神经元的情况下学习特征，从而增强了模型的泛化能力。

了解这些技术对于设计和训练有效的深度学习模型至关重要。具体算法的实现和应用，可以参考《深度学习综述：发展历程与关键领域详解》。这份PPT详细介绍了深度学习的基础概念、发展历程、关键模型以及优化与正则化技术的实际应用，是全面掌握深度学习不可或缺的资源。

参考资源链接：[深度学习综述：发展历程与关键领域详解](https://wenku.csdn.net/doc/1ey1k1c37f?spm=1055.2569.3001.10343)