La regularización en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es una técnica utilizada para prevenir el sobreajuste al añadir un término de penalización a la función de pérdida.
Ayuda a controlar la complejidad del modelo, desalentando la dependencia excesiva de características específicas.
Al imponer restricciones sobre los parámetros del modelo, la regularización promueve la generalización, mejorando la capacidad del modelo para desempeñarse bien en datos nuevos y no vistos.
Técnicas como la regularización L1 y L2 se emplean comúnmente para encontrar un equilibrio entre ajustar los datos de entrenamiento y evitar una complejidad innecesaria.
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