举一个传递函数正则化的例子

一个传递函数正则化的例子是通过L2正则化对线性回归模型的权重进行正则化，可以防止过拟合并提高模型的泛化能力。

线性回归模型的传递函数为：

$h_\theta(x) = \theta^Tx = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 + ... + \theta_nx_n$

其中，$\theta$ 是模型的权重，$x$ 是输入特征。

L2正则化的目标是最小化损失函数 $J(\theta)$，同时对权重 $\theta$ 进行约束。L2正则化的约束项是权重的平方和：

$\lambda \sum_{i=1}^{n} \theta_i^2$

其中，$\lambda$ 是正则化项的系数。

最小化带有L2正则化的损失函数：

$J(\theta) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 + \frac{\lambda}{2m} \sum_{i=1}^{n} \theta_i^2$

可以通过梯度下降算法来求解最优的权重 $\theta$。L2正则化会使得模型的权重分布更加平滑，防止过拟合。