序言： 人工智能模型的泛化能力是提升其智能的关键。为了减少过拟合问题，提高模型的泛化能力，正则化成为一种重要的训练技术。本文将深入探讨正则化的作用和应用。
正则化的作用
正则化类似于学校老师的作用，引导学生往正确的方向走，而不是死记硬背。它通过约束模型的权重等机制，帮助模型避免过拟合，提升其面对新数据的表现能力。
使用正则化
正则化通过减少权重的极端化来防止过拟合。L1和L2是两种常见的正则化类型。L1正则化帮助忽略接近零的权重值，而L2正则化通过计算权重的平方产生一种“山脊效应”。这两种方法还可以结合起来，形成一种叫做弹性正则化的技术。
其他优化的考虑
除了正则化，还有其他超参数可以进行实验。例如，探索语料库，找到更合适的句子长度。通过检查句子长度并绘制成图表，可以发现最大长度设置为100可能引入不必要的填充。通过调整最大长度，可以提高模型的性能。
总结： 正则化是为了增强模型的泛化能力，使其变得更加聪明。下一步，我们将通过各种方法优化后的模型，用于实际应用——分类新闻中的句子并进行预测。
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