在机器学习和统计学领域，正则化是一种用于减少过拟合的技术。它通过引入惩罚项来限制模型复杂度，从而使模型更加稳健。那么问题来了，当我们应用正则化时，所有的参数都会变成正向量吗？🤔
答案是否定的！虽然正则化确实倾向于使参数值更小，但并不意味着它们会全部变成正值。例如，在L2正则化中，参数会被约束在一个较小的范围内，但这并不改变其符号。换句话说，有些参数可能仍然是负数。📈
此外，选择合适的正则化强度也非常重要。如果正则化的力度过大，可能会导致模型过于简单，从而影响预测准确性。因此，我们需要仔细调整超参数，以找到最佳平衡点。🔄
总之，尽管正则化有助于优化模型性能，但并不意味着所有参数都会变成正向量。正确理解和应用这一技术是提升模型效果的关键。🔑
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