regularization
正則化
解説 Definition
機械学習モデルが過学習を避けるため、損失関数に罰則項を追加する処理。モデルの複雑さを制御する数学的手法。
Regularization is the process of making something more regular, consistent, or controlled by rules or standards. It is common in technical fields such as math and machine learning, where it means adding limits to make a model simpler and more stable.
覚え方のコツ Memory Tip
まず regular＝「規則的な・整った」を起点に覚えるとよいです。regularize で「ばらついたものを整える」、-ation が付いて regularization は「整えること」という名詞になります。機械学習では、モデルが複雑になりすぎるのを抑えて“素直な形”に戻す操作だと考えると定着しやすいです。よく見るのは L1 regularization、L2 regularization。normalization と混同しやすいですが、あちらは値の尺度をそろえる話、regularization は過学習を防ぐための制約です。
The core word is `regular`, so `regularization` is about making something more controlled or less wild. In machine learning, remember it as a kind of brake on the model. Do not mix it up with `normalization`, which is about changing scale, not adding control.
例文
L2 regularization prevents the model from overfitting on training data.
L2正則化はモデルが訓練データに過学習するのを防ぐ。
The regularization parameter controls the strength of the penalty.
正則化パラメータは罰則の強度を制御する。
Without regularization, neural networks often memorize noise in the data.
正則化がないと、ニューラルネットワークはデータのノイズを記憶してしまいがちである。
regularization の類義語・関連語
紛らわしい語
regularization の語源・成り立ち Etymology
regularization は regularize + -ation で「規則正しくすること」。核の regular は後期ラテン語 regularis、さらに regula「定規・規則」から来ており、乱れを線のように整える感覚が「正則化」につながる。関連語は regular, rule。
Regularization comes from regularize + -ation. The core word regular goes back through Late Latin regularis to regula, meaning "rule" or "straight stick." The idea was of making something line up with a rule or straight pattern, which later developed into the sense of making something more orderly or standard. Related English words include regular and rule.
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