概念

正則化可以減少過擬合的原因在于它通過限制模型的復雜性來約束參數的取值范圍，從而提高了模型的泛化能力。過擬合是指模型在訓練集上表現很好，但在未見過的數據上表現不佳，這通常是因為模型過于復雜，過多地擬合了訓練數據中的噪聲和細節，從而導致了泛化能力的下降。

正則化的作用機制

正則化的作用機制如下：

限制參數大小：正則化通過在損失函數中添加參數的懲罰項，使得模型傾向于選擇較小的參數值。這有助于防止某些參數過大，從而減少了模型對訓練數據中噪聲的敏感性。

特征選擇：在 L1 正則化中，懲罰項會使得某些參數變為零，從而實現了特征選擇，即自動篩選掉對模型不重要的特征。這有助于剔除掉不必要的信息，提高模型對數據真實模式的捕捉能力。

平滑模型：正則化可以使模型參數分布更加平滑，減少了參數間的劇烈變化。這有助于降低模型的復雜度，減少過擬合的風險。

綜上所述，正則化通過控制模型的復雜性，使其更加平滑和穩定，從而減少了對訓練數據中噪聲的過度擬合，提高了模型在未見過的數據上的泛化能力。正則化是防止過擬合的重要工具之一，在訓練機器學習和深度學習模型時，合適的正則化方法可以幫助提升模型的性能和穩定性。