正則化手法

正則化手法（Regularization Techniques）は、過学習（学習時のデータに対しては良い精度を出すが、未知データに対しては同様の精度を出せないモデルが構築されること）を防ぐために設計されています。過学習は、モデルが複雑すぎて、学習データを記憶してしまい、一般化できなくなる場合に発生します。正則化は、学習中に制約やペナルティを加えることで、モデルをよりシンプルで一般化しやすくします。