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在Neuroph中，正則化技術通常是通過在神經網絡訓練過程中向損失函數添加正則化項來實現的。具體來說，正則化項是一個用于懲罰模型復雜度的額外項，通常是權重的范數或者權重平方的和。通過在損失函數中添加正則化項，可以使神經網絡更傾向于學習簡單的模型，從而減少過擬合的風險。
Neuroph提供了幾種不同的正則化技術，包括L1正則化、L2正則化和彈性網絡正則化。用戶可以在訓練神經網絡時選擇合適的正則化技術，并通過調整正則化參數來控制正則化的強度。這樣可以幫助提高神經網絡的泛化能力，使其能夠更好地適應新的數據。
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