在梯度下降更新权重的过程中，除了使用损失函数的负梯度，还会减去一个与权重成正比的值。这样做的效果是每次更新都会使权重向零的方向移动，从而实现对权重的衰减。是一个在优化算法中常用的超参数，用于控制模型权重更新的正则化项。在训练神经网络时，通常使用梯度下降等优化算法来更新模型的权重，以最小化损失函数。的作用是通过在损失函数中添加一个项，使得较大的权重被抑制。控制了正则化的强度，较大的值会对权重的影响更大，从而对模型的复杂度进行惩罚。通过在损失函数中添加一个正则化项，对模型的权重进行惩罚，以防止过拟合。