前言

在损失函数中添加正则化项的原因主要是为了防止过拟合。正则化是一种常用的防止过拟合的技术，它可以对模型的复杂度进行一定的限制，从而避免模型过于复杂，导致对训练数据过度拟合。

在损失函数中添加正则化项时，通常会使用平方项作为正则化项，原因主要有以下几点：

平方项可以方便地进行梯度下降优化。在计算梯度时，平方项的梯度可以方便地通过链式法则计算出来。

平方项可以更好地惩罚大的权重值。由于平方项在权重值较大时会有较大的惩罚，因此可以有效地抑制模型学习到不重要的特征或者噪声。

平方项还可以方便地与其他损失函数进行组合。例如，L1正则化和L2正则化都是通过平方项来实现的。