卷积神经网络正则化案例，用法解释一下吧

卷积神经网络正则化是一种防止过拟合的技术，常用的方法有L1正则化、L2正则化和Dropout。其中，L1正则化和L2正则化都是通过在损失函数中加入正则化项来实现的，L1正则化会使得一些权重变为0，从而达到特征选择的效果，而L2正则化则会让权重变得更小，从而降低模型的复杂度。Dropout则是在训练过程中随机地将一些神经元的输出置为0，从而减少神经元之间的依赖关系，防止过拟合。

一个卷积神经网络正则化的案例可以是在一个图像分类任务中，使用L2正则化来防止过拟合。具体来说，可以在损失函数中加入L2正则化项，其中的超参数λ可以通过交叉验证来确定。在训练过程中，每个batch的数据都会被随机抽样，从而增加模型的泛化能力。