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Régularisation L2
Ajouter une pénalité proportionnelle au carré de la magnitude des poids du modèle à la fonction de perte, décourageant les poids importants et réduisant le surapprentissage. La régularisation L2 (weight decay) est appliquée à presque tous les entraînements de réseaux de neurones. En apprentissage robotique, une décroissance de poids appropriée empêche la politique d'apprendre par cœur les trajectoires de démonstration spécifiques.