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Regularización L2
Agregar una penalización proporcional a la magnitud al cuadrado de los pesos del modelo a la función de pérdida, desalentando pesos grandes y reduciendo el sobreajuste. La regularización L2 (decaimiento de pesos) se aplica a casi todo entrenamiento de redes neuronales. En aprendizaje robótico, el decaimiento de pesos apropiado previene que la política memorice trayectorias de demostración específicas.