人工神经网络的正则化方法有哪些常见的选择？它们各有什么特点和应用场景？

来源：年旅网

人工神经网络的正则化方法常见的选择包括：L1正则化、L2正则化和dropout。

L1正则化是指在神经网络的损失函数中加入权重的L1范数作为正则化项，其特点是可以使得部分权重变为0，从而实现特征选择的效果。在某些需要进行特征选择的场景下，可以使用L1正则化来提高模型的泛化能力。

L2正则化是指在神经网络的损失函数中加入权重的L2范数作为正则化项，其特点是可以有效地控制权重的大小，避免过拟合。L2正则化可以应用于大多数神经网络模型，是一种常用的正则化方法。

dropout是指在训练过程中随机地将神经网络中的部分神经元临时去除，从而减少神经元之间的依赖关系，防止过拟合。dropout通常应用于深度神经网络中，可以有效提高模型的泛化能力。

这三种正则化方法各有特点，适用于不同的场景。在实际应用中，可以根据数据和模型的特点选择合适的正则化方法，或者结合多种方法来提高模型的性能和泛化能力。

例如，对于一个深度神经网络模型在训练过程中出现过拟合的情况，可以考虑使用dropout来减少神经元之间的依赖关系，同时使用L2正则化来控制权重的大小，以提高模型的泛化能力。