在Neuroph中，正则化技术通常是通过在神经网络训练过程中向损失函数添加正则化项来实现的。具体来说，正则化项是一个用于惩罚模型复杂度的额外项，通常是权重的范数或者权重平方的和。通过在损失函数中添加正则化项，可以使神经网络更倾向于学习简单的模型，从而减少过拟合的风险。
Neuroph提供了几种不同的正则化技术，包括L1正则化、L2正则化和弹性网络正则化。用户可以在训练神经网络时选择合适的正则化技术，并通过调整正则化参数来控制正则化的强度。这样可以帮助提高神经网络的泛化能力，使其能够更好地适应新的数据。
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