损失函数中正则项系数的作用
    损失函数中正则项系数的作用
    正则项系数(regularization coefficient)是损失函数中用于控制过拟合程度的参数，正则项有时也称为约束项，是对模型复杂度的一种惩罚。
    正则项系数的作用是使模型更加简单，使得模型不会过于复杂而导致过拟合，提高模型的精度。
    正则项系数的大小可以控制过拟合或欠拟合的程度，当系数越大，模型越倾向于欠拟合；当系数越小，模型越倾向于过拟合。
    正则项系数的大小取决于训练样本，一般在训练样本越多时，正则项系数应越小，反之亦然。通常，正则项系数的最佳取值可以通过交叉验证来查。
    正则项系数对模型的影响比较大，在不同类型的模型中，可能有不同的正则项系数。因此，在不同的模型中，正则项系数的大小是不一样的，可以通过反复试验来确定最佳的系数值。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。