l2正則化とは？毒舌で解説！

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l2正則化とは、言ってしまえば無駄な学習を抑制するための手法です。数式の背後にいる無駄なパラメータたちを叱り飛ばし、あなたのモデルが過学習に陥るのを防ぐ役割を果たします。まるでダイエット中にケーキを見ただけで罪悪感に苛まれる心境に似ていますね。過剰な重みを持つ特徴量は、自分が特別だと思っているただの勘違い野郎です。さっさと制限をかけて、シンプルで性能の高いモデルに育て上げるために、それが必要不可欠です。l2正則化の重みペナルティがなければ、あなたのモデルはただの虚像、まるでSNSで自撮りを加工する『インスタ映え』だけの人間と同じです。現実を受け入れろ！

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