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10_Wiki/Topics/AI/Regularization-Strategies.md

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 id: AI-OPT-REG-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, regularization, overfitting, l1-lasso, l2-ridge, dropout, early-stopping]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Regularization Strategies (규제 전략)]]
+# Regularization Strategies (규제 전략)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "모델의 지능이 특정 데이터에만 매몰되지 않도록 가중치에 '벌금'을 매기거나 구조적 '결핍'을 부여하여, 어떤 상황에서도 유연하게 대응하는 일반화 능력을 확보하라" — 학습 오차를 줄이는 것과 모델의 복잡도를 낮추는 것 사이의 균형을 맞추어 과적합(Overfitting)을 방지하는 기술적 수단들.
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 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Overfitting-and-Underfitting]], [[Optimization-in-AI]], [[Normalization-Strategies]], [[Performance-Metrics-in-AI]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Regularization-Strategies.md]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Regularization-Strategies.md