在網絡訓練過程中，正則化是一種用來防止過擬合(overfitting)的技術。過擬合指的是模型在訓練集上表現很好，但在未見過的數據上表現較差的情況。正則化的目標是使模型在訓練集和測試集上都能有良好的性能。

　　正則化通過在損失函數中引入額外的懲罰項，以限制模型參數的大小，從而減少模型的復雜度。這樣可以使模型更加簡單，減少過擬合的風險。

　　常見的正則化方法有以下幾種：

　　1.L1 正則化(L1 Regularization)：在損失函數中添加模型參數的絕對值之和，即 L1 范數。這會促使模型的某些參數變?yōu)榱?，從而實現特征選擇(feature selection)的效果。

　　2.L2 正則化(L2 Regularization)：在損失函數中添加模型參數的平方和的一半，即 L2 范數。L2 正則化會使模型參數盡量接近零，但不會等于零。它在訓練過程中會使參數的值均勻分布在各個特征上。

　　3.Dropout：Dropout 是一種隨機正則化技術，通過在訓練過程中隨機將一部分神經元的輸出置為零來減少神經網絡的復雜性。這樣做可以減少神經元之間的共適應(co-adaptation)，增加模型的魯棒性。

　　下面是一個使用PyTorch實現L2正則化的示例代碼：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定義帶有 L2 正則化的模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(100, 10)  # 假設輸入維度為 100，輸出維度為 10

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 創(chuàng)建模型實例
model = Model()

# 定義損失函數和優(yōu)化器，同時應用 L2 正則化
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001)

# 訓練過程
for epoch in range(num_epochs):
    # 正向傳播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向傳播和優(yōu)化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

　　在上述代碼中，使用 weight_decay 參數來設置 L2 正則化的強度。較小的值會施加較小的懲罰，而較大的值會施加較大的懲罰。通過調整 weight_decay 的值，可以控制正則化對模型訓練的影響程度。