损失函数正则化matlab

在机器学习和深度学习中，损失函数正则化是一种常用的技术，用于控制型的复杂并防止过拟合。在MATLAB，可以使用正化项来修改损失函数，常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。

L1正则化（也称为Lasso正则化）通过在损失函数中添加L1范数惩罚项来实现。这个惩罚项是模型参数的绝对值之和与一个正则化参数的乘积。L1正则化可以促使模型产生稀疏解，即将一些参数置为0，从而实现特征选择的效果。

L2正则化（也称为Ridge正则化）通过在损失函数中添加L2范数惩罚项来实现。这个惩罚项是模型参数的平方和与一个正则化参数的乘积。L2正则化可以使模型参数趋向于较小的值，从而减小模型的复杂度。

在MATLAB中，可以使用相关的函数或者工具箱来实现损失函数正则化。例如，可以使用`lasso`函数来进行L1正则化，使用`ridge`函数来进行L2正则化。这些函数会根据输入的数据和正则化参数计算出相应的模型参数。