人工神经网络中的正则化是一种用来防止过拟合的技术，它通过对神经网络的损失函数进行惩罚或限制，来限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
常见的正则化方法包括：
L1正则化：在损失函数中增加权重向量的L1范数，使得一些权重变为0，从而达到特征选择的效果。L2正则化：在损失函数中增加权重向量的L2范数，通过惩罚过大的权重，来防止过拟合。Dropout：在训练过程中随机地让一部分神经元失活，从而减少神经网络的复杂度，防止过拟合。数据增强：通过对训练数据进行随机变换，如旋转、缩放等，来增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。Early Stopping：在训练过程中监控验证集的性能，当性能不再提升时停止训练，以防止模型在训练集上过拟合。举个例子来说明，假设一个企业使用神经网络来预测销售额，为了防止模型在少量数据上过拟合，可以采用L2正则化来限制权重的大小，或者使用数据增强来增加训练数据的多样性。