▼ もうちょっと詳しく

モデルが学習データに合わせすぎる(=過学習)のを防ぐために、「あんまり極端な値を取らないでね」という制約を損失関数に追加します。要するに模試で満点取りすぎ禁止みたいなおまじない。

L1正則化、L2正則化が代表選手。この制約のおかげで、本番のテストでも安定して点が取れる、という、ちょっと不思議な効き方をします。