L2正则化（L2 Regularization），又称为岭回归或权重衰减，是一种在机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术。它通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现，该惩罚项等于模型权重向量的L2范数平方乘以一个正则化系数λ，从而约束权重的大小，降低模型复杂度并提升其在未知数据上的泛化能力。这种方法源于统计学习理论，通过平衡拟合误差和模型复杂度来优化学习过程。
在AI产品开发的实际落地中，L2正则化被广泛应用于各种场景，如线性回归、逻辑回归和深度神经网络等模型的训练。AI产品经理需要关注其作用，因为它能有效减少过拟合风险，确保产品在真实部署中保持稳定性能，例如在推荐系统或预测模型中，合理调整正则化系数可以提升模型的鲁棒性和可靠性。
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