matlab深度学习正则化

在深度学习中，为了避免过拟合的情况，通常会采用正则化方法来限制模型的复杂度。在 MATLAB 中，可以使用以下方法来实现正则化：

1. L2 正则化：在神经网络的训练过程中，加上一个 L2 正则项，即权重的平方和乘以一个正则化系数 λ，作为损失函数的一部分。这可以通过在训练选项中设置正则化参数来实现。例如，可以使用 `trainingOptions` 函数，设置 `L2Regularization` 参数来实现 L2 正则化。

2. Dropout 正则化：在神经网络的训练过程中，随机地将一些神经元的输出置为零，从而降低它们对整个网络的贡献。这可以通过在网络的层中添加 `dropoutLayer` 来实现。

3. Batch normalization 正则化：在神经网络的训练过程中，对每个 batch 数据进行标准化，使其均值为 0，方差为 1。这可以通过在网络的层中添加 `batchNormalizationLayer` 来实现。

这些方法可以单独或同时使用，以达到更好的正则化效果。