正则化是一种常用的模型训练方法，它的作用是限制模型的复杂度，以防止过拟合。具体来说，正则化会通过向损失函数中加入一个惩罚项来限制模型的复杂度，其中惩罚项中的参数称为正则化系数。正则化的类型有很多，常见的有 L1 正则化和 L2 正则化。
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