keras正则化方法
Keras内置了三种正则化方法，包括L1正则化、L2正则化和L1-L2正则化。这些方法有助于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。
1. L1正则化：对权重参数的绝对值进行惩罚，使得权重参数趋近于0。在Keras中，可以使用`(lambda)`进行L1正则化。
2. L2正则化：对权重参数的平方进行惩罚，使得权重参数尽可能小。在Keras中，可以使用`(lambda)`进行L2正则化。
3. L1-L2正则化：同时使用L1和L2正则化，在Keras中，可以使用`_l2(l1=lambda1, l2=lambda2)`进行L1-L2正则化。
以上每种方法中的“lambda”参数代表惩罚的力度，其值越大，对参数的约束就越强，即惩罚力度越大。
此外，除了权重参数的正则化，还可以对偏置项和活动正则化进行正则化。例如，可以使用`()`对偏置项进行L1正则化，或使用`()`对活动正则化进行L1正则化。
正则化回归算法
这些正则化方法可以在模型定义时作为参数传递给相应的层。例如，可以使用`Dense(256, kernel_regularizer=())`创建一个具有L1正则化的全连接层。

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