正则化是否会减少参数的选择空间

正则化可以减少模型的有效参数数量，但并不会减少参数的选择空间。在正则化的过程中，我们通过增加正则化项来限制模型的复杂度，从而达到减少模型过拟合的效果。在实践中，正则化通常会导致模型的有效参数数量减少，但是并不会减少参数的选择空间。

具体来说，正则化的效果主要体现在惩罚模型的大权重或者高阶项，从而使得模型的复杂度降低。通过正则化，我们可以减少模型过拟合的风险，提高模型的泛化能力。但是，在正则化的过程中，模型的选择空间并没有发生改变，我们仍然可以选择各种不同的参数组合来构建模型。

因此，正则化虽然可以减少模型的有效参数数量，但并不会减少参数的选择空间。相反，正则化可以帮助我们更好地控制模型的复杂度，从而提高模型的稳定性和泛化能力。