正則化 - Wikipedia

数学・統計学・計算機科学において、特に機械学習と逆問題において、正則化（せいそくか、英: regularization）とは、不良設定問題を解いたり過学習を防いだりするために、情報を追加する手法である。モデルの複雑さに罰則を科すために導入され、なめらかでないことに罰則をかけたり、パラメータのノルムの大きさに罰則をかけたりする。 正則化の理論的正当化はオッカムの剃刀にある。ベイジアンの観点では、多くの正則化の手法は、モデルのパラメータの事前情報にあたる。 統計および機械学習における正則化[編集] 統計および機械学習において、正則化はモデルのパラメータの学習に使われ、特に過学習を防ぎ、汎化能力を高めるために使われる。 機械学習において最も一般的なのは L1 正則化 (p=1) と L2 正則化 (p=2) である。損失関数 の代わりに、 を使用する。 はパラメータのベクトルで、 は L1 ノル

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