在机器学习中，L2正则化作为一种有效的技巧，能够显著缓解模型的过拟合现象。主要原因包括：1.对权重进行约束，减少模型复杂性；2.增强模型的泛化能力；3.防止权重过大导致的数值不稳定；4.与损失函数相结合，实现模型目标的平衡；5.鼓励权重的均匀分布。通过L2正则化，我们可以得到更稳定、更健壮的