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論点
解説
正則化は、訓練データへの過剰な適合(過学習)を抑え、未知のデータに対する性能(汎化性能)を高めることを目的とした手法の総称。パラメータに制約を課す陽的正則化と、学習プロセスやモデル構造の性質を利用する陰的正則化に大別される。
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