深度学习中的正则化是一种防止模型对训练数据过拟合的技术。过拟合发生在模型过于准确地学习训练数据，捕捉到噪声和细节，而这些并不能泛化到未见过的数据上。正则化技术在训练过程中向模型添加约束或惩罚，这有助于提高模型在新数据上表现的能力。正则化的本质目的是在学习数据中的潜在模式与避免不必要复杂性之间取得平衡。
一种常见的正则化形式是L2正则化，通常称为权重衰减。在这种方法中，损失函数中添加一个与权重平方成正比的惩罚项。这鼓励模型保持权重较小，从而导致更加稳定和可泛化的模型。例如，在训练一个神经网络以对图像进行分类时，加入L2正则化可以防止模型过于依赖于某些特征，这些特征可能并不在所有图像中都存在，从而提升其在验证集或测试集上的表现。
另一种广泛使用的技术是dropout，它在训练期间随机禁用一部分神经元。这迫使模型学习冗余表示，帮助减少对任何单一神经元或特征的依赖。例如，在一个自然语言处理的深度学习模型中，dropout可以帮助避免模型过于依赖训练数据集中的特定单词或短语，从而提高其在实际应用时对输入变化的鲁棒性。通过采用这些正则化方法，开发者可以构建在保持高性能的同时，更能抵抗过拟合的模型。