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在Theano中使用正則化技術來減少過擬合的方法可以通過在損失函數中添加正則化項來實現。常用的正則化技術包括L1正則化和L2正則化。
具體來說，可以通過在損失函數中加入正則化項來懲罰模型參數的大小，從而防止過擬合。例如，在使用L2正則化時，可以將L2范數的平方作為正則化項添加到損失函數中，如下所示：
reg_lambda = 0.01
regularization = reg_lambda * T.sum(T.sqr(w))
loss = loss + regularization
其中，reg_lambda是正則化參數，w是模型的參數。
通過添加正則化項，模型在訓練過程中不僅會盡量減小訓練誤差，還會盡量使模型參數的大小保持較小，從而避免過擬合。在訓練模型時，可以調節正則化參數的大小來平衡模型的擬合能力和泛化能力。
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