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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-REGU-001
category: Unified
confidence_score: 0.97
tags: [auto-reinforced, regularization, [[Overfitting|Overfitting]], precision, machine-learning, [[L2-Regularization|L2-Regularization]]]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Regularization|Regularization]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "복잡함에 대한 벌금: 모델이 훈련 데이터의 사소한 잡음까지 외우려 할 때마다 과감하게 제동을 걸어, 너무 똑똑해 보이기보다 '적당히 단순하고 일반적인' 통찰을 갖게 만들어 실전(Test data) 강자로 키워내는 억제 기술."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
정규화(Regularization) 혹은 규제는 모델의 복잡도를 제한하여 과적합(Overfitting)을 방지하는 모든 기법을 말합니다.

1.  **대표적 기법**:
    *   **L1 (Lasso)**: 불필요한 가중치를 0으로 만들어 중요한 특징만 남김.
    *   **L2 (Ridge)**: 가중치들의 크기를 골고루 작게 만들어 특정 변수 의존도 낮춤. (L2-Regularization와 연결)
    *   **Dropout**: 무작위로 신경망의 연결을 끊음.
    *   **Early Stopping**: 성능이 안 좋아지기 전에 학습 중단.
2.  **왜 중요한가?**:
    *   현실 세계의 데이터는 항상 노이즈([[Noise|Noise]])가 섞여 있으며, 이를 걸러내지 못하는 모델은 쓸모없는 '암기기계'에 불과하기 때문임. ([[Optimization|Optimization]]의 필수 요소)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 파라미터 수를 줄이는 정책에만 집중했으나, 현대 정책은 파라미터는 수조 개로 늘리되 데이터 증강(Augmentation)이나 정교한 가중치 감쇠(Weight Decay) 정책을 통해 '거대한 일반 지능 정책'을 구축하는 방향으로 전환됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: "단순한 것이 최고다(Occam's Razor)"라는 고전 정책을 수학적 수식 정책으로 구현해낸 것이 바로 현대 머신러닝의 정규화 정책임.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Overfitting|Overfitting]], [[L2-Regularization|L2-Regularization]], [[Noise|Noise]], [[Optimization|Optimization]], [[Machine Learning (ML)|Machine Learning (ML)]]
- **Modern Tech/Tools**: Weight decay, Batch [[Normalization|Normalization]], Dropout layers.
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