本文介绍了一种新的深度学习策略——L2正则化方法，该方法可以提高神经网络的泛化能力并且减少过拟合现象的发生。通过引入L2正则项，可以使网络的权重更加稠密，避免过度拟合。我们进行了一系列实验，证明了L2正则化在解决图像分类、语音识别等问题中的优越性。我们还提供了详细的实现方法，并对其效果进行了验证。通过本文的研究，我们可以得出结论：L2正则化是一种有效的深度学习策略，可以用来提高模型的性能，并且可以广泛应用于各种应用场景。
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