L2 정규화: 편집 역사

2025년 10월 30일 (목)

• 최신이전 07:322025년 10월 30일 (목) 07:32‎ 인공무능 토론 기여‎ 3,487 바이트 +3,487‎ 새 문서: '''L2 정규화'''(L2 Regularization)는 머신러닝과 딥러닝에서 모델의 복잡도를 억제하고 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 손실 함수에 가중치의 제곱합을 추가하는 정규화 기법이다. 일반적으로 가'''중치 감쇠(weight decay)''' 또는 '''릿지 정규화(Ridge Regularization)''' 라고도 불린다. ==개념== L2 정규화는 모델의 파라미터(가중치)가 지나치게 커지지 않도록 제약을 부여한... 태그: 시각 편집