L2正則化
読み: エルニセイソクカ
L2正則化とは
L2正則化は、機械学習モデルの過学習を抑制するための手法の一つである。モデルの複雑さを罰することで、汎化性能の向上を目指す。リッジ回帰とも呼ばれる。
かんたんに言うと
L2正則化は、モデルが複雑になりすぎないように、ペナルティを与える方法のこと。複雑なモデルは、テストデータでうまく予測できないことがあるので、それを防ぐ。
L2正則化の仕組み
L2正則化では、損失関数に正則化項を加える。この正則化項は、モデルのパラメータ（重み）の二乗和に比例する。パラメータの絶対値が大きいほど、ペナルティが大きくなるため、モデルはより小さなパラメータを持つように学習される。これにより、モデルの複雑さが抑えられ、過学習を防ぐことができる。
L1正則化との違い
L1正則化も過学習を防ぐための手法だが、L2正則化とは異なるアプローチを取る。L1正則化では、パラメータの絶対値の和を正則化項として使用する。L1正則化は、一部のパラメータを完全に0にすることで、特徴選択の効果をもたらす。一方、L2正則化は、パラメータを0に近づけるものの、完全に0にすることは少ない。
ハイパーパラメータの調整
L2正則化の効果は、正則化の強さを調整するハイパーパラメータ（通常はλまたはαで表される）に依存する。このハイパーパラメータを大きくすると、正則化の効果が強まり、モデルはより単純になる。逆に、ハイパーパラメータを小さくすると、正則化の効果が弱まり、モデルはより複雑になる。適切なハイパーパラメータの値は、交差検証などの手法を用いて決定する必要がある。
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