Cafe2框架支持的正则化方法包括：
- L1正则化：通过添加模型权重的绝对值作为正则项，使得模型的权重趋向于稀疏化。
- L2正则化：通过添加模型权重的平方作为正则项，使得模型的权重趋向于更平滑。
- Elastic Net正则化：结合L1和L2正则化，同时考虑模型权重的绝对值和平方，可以更好地平衡稀疏性和平滑性。
- Dropout正则化：在训练过程中以一定概率随机丢弃神经元，防止过拟合。
- Batch Normalization：在每一层的输入数据进行标准化处理，有助于加速收敛并减轻梯度消失问题。
- 数据扩增：通过对训练数据进行随机变换，增加数据的多样性，有助于提高模型的泛化能力和抵抗过拟合。
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