卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，即CNN）是一種在計算機視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型。然而，由于其模型中參數(shù)眾多且復(fù)雜，容易出現(xiàn)過擬合的問題，因此正則化方法在CNN中顯得尤為重要。

正則化是通過限制模型的復(fù)雜度來減少過擬合的技術(shù)，目的是使模型能夠更好地泛化到新樣本中。在CNN中，常用的正則化方法包括L1正則化、L2正則化以及Dropout。

L1正則化是一種加入稀疏性約束的正則化方法，通過在損失函數(shù)中加入?yún)?shù)的L1范數(shù)懲罰項，使得部分參數(shù)變?yōu)?，從而達到特征選擇的效果。在MATLAB中，可以使用L1正則化函數(shù)進行實現(xiàn)，并在訓(xùn)練過程中控制正則化參數(shù)的權(quán)重。

L2正則化是一種通過添加參數(shù)的L2范數(shù)懲罰項來降低參數(shù)值的技術(shù)。與L1正則化相比，L2正則化可以使得權(quán)重更加平滑，避免了參數(shù)稀疏性，通常效果更好。在MATLAB中，可以使用L2正則化函數(shù)來實現(xiàn)對CNN模型的正則化。

而Dropout則是一種在訓(xùn)練過程中隨機丟棄一部分神經(jīng)元的技術(shù)，從而減少不同神經(jīng)元的依賴性，提高模型的泛化能力。在MATLAB中，可以通過設(shè)置Dropout比例來控制在模型中應(yīng)用Dropout的程度。

通過對CNN模型應(yīng)用上述正則化方法，可以顯著降低模型的過擬合程度，提高模型的泛化能力。在MATLAB中，我們可以利用內(nèi)置的正則化函數(shù)和工具包來快速實現(xiàn)正則化操作，并進一步優(yōu)化模型的性能。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正則化方法在保證模型學(xué)習(xí)特征的能力的同時，有效避免了過擬合問題。在MATLAB中，帶有正則化方法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和實現(xiàn)變得更加便捷。通過合理選擇正則化方法，并根據(jù)具體問題對正則化參數(shù)進行調(diào)整，我們可以得到更加優(yōu)秀和健壯的CNN模型，進一步推動人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。