将l1或l2正则化添加到crossentropy()函数

将l1或l2正则化添加到crossentropy()函数是为了在训练神经网络时对模型的权重进行约束，以防止过拟合现象的发生。正则化是一种常用的正则化技术，它通过在损失函数中添加正则化项来惩罚模型的复杂度。

l1正则化是指在损失函数中添加权重的绝对值之和乘以一个正则化系数λ，公式如下：

L1 regularization = λ * ∑|w|

l2正则化是指在损失函数中添加权重的平方和乘以一个正则化系数λ，公式如下：

L2 regularization = λ * ∑(w^2)

其中，w表示模型的权重，λ表示正则化系数，用于控制正则化的强度。

添加l1或l2正则化可以有效地减少模型的复杂度，防止过拟合。它们的不同之处在于对权重的惩罚方式不同，l1正则化倾向于使权重变得稀疏，即将一些权重变为0，从而实现特征选择的效果；而l2正则化则更倾向于让权重变得较小，但不会变为0。

在实际应用中，可以根据具体情况选择使用l1正则化、l2正则化或它们的组合。正则化的选择和正则化系数的设定需要根据数据集和模型的特点进行调优。

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