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L2正則化
モデルの重みの二乗の大きさに比例するペナルティを損失関数に追加し、大きな重みを抑制し、過学習を減らします。L2正則化（重み減衰）はほぼすべてのニューラルネットワーク訓練に適用されます。ロボット学習では、適切な重み減衰により、制御ポリシーが特定のデモンストレーション軌跡を記憶することを防ぎます。
モデルの重みの二乗の大きさに比例するペナルティを損失関数に追加し、大きな重みを抑制し、過学習を減らします。L2正則化（重み減衰）はほぼすべてのニューラルネットワーク訓練に適用されます。ロボット学習では、適切な重み減衰により、制御ポリシーが特定のデモンストレーション軌跡を記憶することを防ぎます。