在Theano中使用正则化技术来减少过拟合的方法可以通过在损失函数中添加正则化项来实现。常用的正则化技术包括L1正则化和L2正则化。
具体来说，可以通过在损失函数中加入正则化项来惩罚模型参数的大小，从而防止过拟合。例如，在使用L2正则化时，可以将L2范数的平方作为正则化项添加到损失函数中，如下所示：
reg_lambda = 0.01
regularization = reg_lambda * T.sum(T.sqr(w))
loss = loss + regularization
其中，reg_lambda是正则化参数，w是模型的参数。
通过添加正则化项，模型在训练过程中不仅会尽量减小训练误差，还会尽量使模型参数的大小保持较小，从而避免过拟合。在训练模型时，可以调节正则化参数的大小来平衡模型的拟合能力和泛化能力。
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