分类交叉熵损失的正则化技巧-经管之家官网！

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分类交叉熵损失的正则化技巧在机器学习和深度学习中是防止过拟合的重要手段。正则化通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型的复杂性，从而提高模型的泛化能力。

1. L1和L2正则化：这是最常见的正则化方法。L1正则化通过将权重的绝对值作为惩罚项加入到损失函数中，使得部分权重可能被压缩至零，从而实现特征选择。L2正则化则通过惩罚权重的平方和来防止权重过大，这有助于模型保持较小且均匀的权重分布。
   
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2. Dropout正则化：这是一种在训练过程中随机丢弃部分神经元的方法，以减少模型对特定特征的依赖，从而增强模型的泛化能力。
   
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3. 交叉熵损失与正则化结合：在多分类问题中，交叉熵损失函数常用于衡量模型预测值与真实标签之间的差异。通过引入正则化项，可以进一步防止模型过拟合。例如，在Keras模型中，可以通过kernel_regularizer参数指定L1或L2正则化。
   
   熵，交叉熵，KL散度公式与计算实例 （转载学习）_交叉熵计算-CSDN博客

4. 加权交叉熵损失：为了解决类别不平衡问题，可以使用加权交叉熵损失，这种方法通过赋予不同类别的样本不同的权重来调整损失函数，从而提高模型对少数类别的识别能力。
   
   逻辑回归的交叉熵损失函数原理 - 知乎

5. Focal Loss：这是一种改进的交叉熵损失，特别适用于处理类别不平衡问题。它通过调整样本的注意力权重来聚焦于难以分类的样本，从而提高模型的整体性能。
   
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6. 多视图分类中的正则化：在多视图分类任务中，可以通过设计特定的交叉熵损失函数来优化不同视角下的样本表示，以提高聚类质量和模型泛化能力。

7. 正则化参数的选择：正则化效果依赖于正则化参数$\lambda$λ的设置。如果$\lambda$λ过大，可能导致模型欠拟合；如果$\lambda$λ过小，则可能无法有效防止过拟合。因此，通常需要通过交叉验证等方法来选择合适的$\lambda$λ值。
   
   科学网—正则化+过拟合/欠拟合+交叉验证 - 张伟的 … blog.sciencenet.cn

通过这些正则化技巧，可以有效地控制模型的复杂度，避免过拟合，并提升模型在新数据上的表现。这些方法在实际应用中需要根据具体问题和数据集进行调整和优化，以达到最佳效果。

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