正则化（Regularization）

正则化是机器学习中通过在损失函数中加入惩罚项来防止过拟合的技术总称。包括L1正则化、L2正则化、Dropout和早停等多种方法，通过抑制模型复杂度提升泛化能力，是构建实用AI系统的必要手段。