regulaarisatsiooni
Regulaarisatsiooni on statistikas ja masinõppes kasutatav tehnika, mille eesmärk on ennetada üleõppimist (overfitting). Üleõppimine tekib siis, kui mudel õpib treeningandmetest liiga täpselt, omandades ka müra ja vead, mis halvendab selle jõudlust uutel, nägemata andmetel. Regulaarisatsioon lisab mudeli treeningprotsessi karistustermini, mis piirab mudeli kompleksust.
See karistustermini avaldub tavaliselt mudeli kaalude (weights) suuruse piiramises. Liiga suured kaalud viitavad sellele, et mudel
Levinumad regulaarisatsiooni vormid on L1 (Lasso) ja L2 (Ridge) regulaarisatsioon. L1 regulaarisatsioon lisab karistustermini, mis on