「重みの正則化」とはどういう意味ですか？

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ウェイト正則化は、機械学習で使われるテクニックで、モデルがうまく学習できるようにしつつ、一度に多くの情報を覚えようとして起こる問題を避けるのに役立つんだ。モデルがいろんなタスクから学ぶとき、タスクが似すぎてると、前に学んだことを忘れちゃうことがあるんだ。これを壊滅的な忘却っていうんだよ。

ウェイト正則化を使うことで、モデルが新しいタスクを学ぶ間に、過去の重要な情報を保持できるように手助けすることができる。この方法では、モデルのウェイト（判断を助ける数字）を安定させてバランスを保つことで、時間をかけて獲得した知識を維持しやすくするんだ。

簡単に言うと、ウェイト正則化はモデルのガイドみたいなもので、大事なことに集中できて、新しい情報に迷わないようにするんだ。だから、モデルは新しいタスクを学ぶのが得意になって、すでに知ってることを失わずに済むんだよ。