Regularisierung

Regularisierung ist eine Technik beim Training, die verhindern soll, dass ein Modell die Trainingsdaten auswendig lernt statt allgemeine Muster zu erkennen. Dazu werden zu komplexe Lösungen während des Lernens bewusst bestraft, sodass das Modell einfacher bleibt. So wird Overfitting reduziert und das Modell schneidet bei neuen Daten besser ab.