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如是我闻：
归一化的目的是调整输入数据的分布，使不同特征的数值范围相近，提高训练的稳定性和收敛速度。
正则化的目的是在优化过程中增加约束，防止模型过拟合（即对训练数据记得太死，泛化能力差）。
简单来说，Normalization 处理数据，Regularization 处理模型，它们是不同的技术，但可以同时使用来提高深度学习模型的性能。
这对我们的学习生活也有很大的启发
1. Normalization —— 规范作息，规律生活，保持稳定进步
📌 在学习中的启示：
✅ 保持作息规律，形成稳定的学习节奏
- 如果每天的学习时间很不规律，效率就会受到影响。
- 规律的作息、固定的学习时间，就像“归一化”一样，能帮助大脑更快进入学习状态。
✅ 让知识均衡发展，不要让短板拖后腿
- 在机器学习中，如果某个特征值特别大，模型可能会过度依赖它，影响整体学习。
- 在学习中，如果只擅长某一科，而忽视其他学科，长远来看会局限视野。
- 合理安排学习时间，让不同科目保持平衡发展，就像数据归一化一样，让整体学习效果更稳定。
✅ 减少认知负荷，先掌握核心知识
- 先学基础，再逐步深入，让大脑适应不同层次的知识，就像“批归一化”一样，让新知识更容易吸收。
2. Regularization —— 去繁从简，把握重点，避免低效用功
📌 在学习中的启示：
✅ 避免死记硬背，学会提炼重点
- 过度记忆细节，就像模型“过拟合”一样，可能在考试或现实应用中没什么用。
- 学会抓重点、构建知识框架，就像 L1 正则化，去掉不必要的细节，保留最重要的知识。
✅ 不要沉迷于“完美”，学会适当“剪枝”
- 有些人学习时总想“完美掌握”每个知识点，结果花太多时间在细枝末节上，影响整体进度。
- 适当“剪掉”不必要的细节，就像 L2 正则化，减少负担，让学习更轻松高效。
✅ 学会放松，不要让自己“过拟合”压力
- 过度学习、焦虑，会让自己像“过拟合”的模型，短期记得很好，但长期可能容易崩溃。
- 适当运动、休息，像 Dropout 一样，给大脑一些“随机休息”的时间，反而能提高学习效果。
以上