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L1 正則化

L1 正則化

L1正則化はモデルが過学習を起こさないように正則させる方法の一つです。

通常正則化では損失関数と正則化項の話を最小化させますが、この手法では特に正則化項がパラメータの絶対値の和で表されています。これによってパラメータが0になりやすいので結果的にパラメータの個数が減少し、これが次元圧縮に繋がります。

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