A regularização em aprendizado de máquina e aprendizado profundo é uma técnica utilizada para prevenir o overfitting, adicionando um termo de penalização à função de perda.
Ela ajuda a controlar a complexidade do modelo, desencorajando a dependência excessiva de características específicas.
Ao impor restrições nos parâmetros do modelo, a regularização promove a generalização, melhorando a capacidade do modelo de ter um bom desempenho em dados novos e não vistos.
Técnicas como regularização L1 e L2 são comumente empregadas para encontrar um equilíbrio entre ajustar os dados de treinamento e evitar complexidade desnecessária.
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