1、L2正则化
可能是最常用的正则化方法了。可以通过惩罚目标函数中所有参数的平方将其实现。即对于网络中的每个权重
是正则化强度。
L2正则化可以直观理解为它对于大数值的权重向量进行严厉惩罚，倾向于更加分散的权重向量。在线性分类章节中讨论过，由于输入和权重之间的乘法操作，这样就有了一个优良的特性：使网络更倾向于使用所有输入特征，而不是严重依赖输入特征中某些小部分特征
2、L1正则化
L1正则化是另一个相对常用的正则化方法。对于每个 权重W我们都向目标函数增加一个
，这也被称作Elastic net regularizaton。
L1正则化有一个有趣的性质：
它会让权重向量在最优化的过程中变得稀疏（即非常接近0）。也就是说，使用L1正则化的神经元最后使用的是它们最重要的输入数据的稀疏子集，同时对于噪音输入则几乎是不变的了。
相较L1正则化，L2正则化中的权重向量大多是分散的小数字。在实践中，如果不是特别关注某些明确的特征选择，一般说来L2正则化都会比L1正则化效果好。
3、最大范式约束（Max norm constraints）
另一种形式的正则化是给每个神经元中权重向量的量级设定上限，并使用投影梯度下降来确保这一约束。在实践中，与之对应的是参数更新方式不变，然后要求神经元中的权重向量
有研究者发文称在使用这种正则化方法时效果更好。
这种正则化还有一个良好的性质，即使在学习率设置过高的时候，网络中也不会出现数值“爆炸”，这是因为它的参数更新始终是被限制着的。
4、随机失活（Dropout）
随机失活是一个简单又极其有效的正则化方法。该方法由Srivastava在论文Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting中提出的，与L1正则化，L2正则化和最大范式约束等方法互为补充。在训练的时候，随机失活的实现方法是让神经元以超参数P的概率被激活或者被设置为0。
在训练过程中，随机失活可以被认为是对完整的神经网络抽样出一些子集，每次基于输入数据只更新子网络的参数。
在测试过程中不使用随机失活，可以理解为是对数量巨大的子网络们做了模型集成（model ensemble），以此来计算出一个平均的预测。
5、偏置正则化。
在线性分类器的章节中介绍过，对于偏置参数的正则化并不常见，因为它们在矩阵乘法中和输入数据并不产生互动，所以并不需要控制其在数据维度上的效果。然而在实际应用中（使用了合理数据预处理的情况下），对偏置进行正则化也很少会导致算法性能变差。这可能是因为相较于权重参数，偏置参数实在太少，所以分类器需要它们来获得一个很好的数据损失，那么还是能够承受的。
6、每层正则化。
对于不同的层进行不同强度的正则化很少见（可能除了输出层以外），关于这个思路的相关文献也很少。
