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10_Wiki/Topics/AI/L1-and-L2-Regularization.md

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 id: ML-REG-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, regularization, l1-norm, l2-norm, overfitting, optimization]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[L1 and L2 Regularization (L1 및 L2 정규화)]]
+# L1 and L2 Regularization (L1 및 L2 정규화)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "모델의 욕심(Weight)에 벌점을 부여하여, 단순함의 미학으로 과적합(Overfitting)의 늪을 탈출하라" — 손실 함수에 가중치의 크기를 페널티로 추가하여, 모델이 특정 데이터에만 과도하게 맞춰지는 것을 방지하고 일반화 성능을 높이는 기법.
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 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Supervised-Learning-Foundations]], [[Generalization-in-AI]], [[Hyperparameter-Optimization]], [[Loss-Functions-Foundations]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/L1-and-L2-Regularization.md]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/L1-and-L2-Regularization.md