在深度学习中，为了提高模型的泛化能力和防止过拟合，正则化技术是一种常用的方法。通过对模型参数或者数据进行一定的约束，正则化技术有助于避免模型在训练数据上表现良好但在未见数据上表现不佳的问题。

一种常见的正则化技术是L1和L2正则化。L1正则化通过在损失函数中加入参数向量的L1范数来惩罚参数的绝对值大小，促使模型参数稀疏化；而L2正则化则是通过在损失函数中加入参数向量的L2范数来限制参数的平方和，使得参数更加平滑。这两种正则化方法可以单独使用，也可以结合起来使用，形成弹性网络（Elastic Net）正则化。

另一种常见的正则化技术是Dropout。Dropout是指在训练过程中随机将部分神经元的输出置为零，从而减少神经元之间的依赖关系，防止模型过拟合。通过随机“丢弃”神经元，可以有效地提高模型的泛化能力。

除了以上提到的正则化技术外，还有一些其他方法可用于深度学习模型的正则化。例如，批标准化（Batch Normalization）通过在每个小批量数据上对激活值进行归一化，有助于加速模型收敛并提高泛化能力；数据增强（Data Augmentation）通过对训练数据进行随机变换来生成更多样本，有助于提升模型的鲁棒性。

总的来说，正则化技术在深度学习中起着至关重要的作用，帮助模型更好地泛化到未见数据，并且有效应对过拟合问题。选择合适的正则化技术并根据具体情况进行调整，可以帮助提升深度学习模型的性能和稳定性。