PyTorch的L1、L2、ElasticNet正则化技术深度解析与代码实现
神经网络训练过程中，模型优化与过拟合防控之间的平衡是一个核心挑战。过拟合的模型虽然在训练数据上表现优异，但由于其复杂性导致模型将训练数据集的特定特征作为映射函数的组成部分，在实际部署环境中往往表现不佳，甚至出现性能急剧下降的问题。
l2 正则化 ela elasticnet正则化 正则化技术 2025-06-06 09:41 6
正则化
神经网络的泛化能力为何如此强大
2025年5月27日，arXiv平台发布了一篇尚未正式发表的预印本论文《Conflicting Biases at the Edge of Stability: Norm versus Sharpness Regularization》，该研究对过度参数化神经
传统前馈神经网络结构与原理
传统前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是深度学习的基础模型之一，其核心特点是信息单向传播，无循环或反馈连接。以下是对其的详细分步解释：