正则化不是惩罚，而是对“变换方向”的导航

L1/L2正则化、Dropout等，不应被视为单纯对大参数的惩罚。从几何上看，它们是在**约束模型所能执行的变换类型**。L2正则化倾向于让变换矩阵更“平滑”（参数向量更小），Dropout随机阻断部分神经元，相当于随机让部分变换“失能”，迫使网络学习更冗余、更鲁棒的特征表示。这是一种主动的、建设性的导航，而非消极的惩罚。