「自己正則化」とはどういう意味ですか？

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自己正則化は、特にノイズの多いデータを扱うときにモデルを訓練するための方法だよ。簡単に言うと、トレーニング中に間違った情報や欠けている情報の影響を減らして、モデルがもっとよく学べるようにする方法なんだ。

例えば、ソフトウェアの名前を認識するようにモデルが訓練されると、学ぶデータがごちゃごちゃしてたり不完全だったりすることがあって、結構難しいんだ。自己正則化は、そういう問題に対処できるようにモデルが調整できるから、ソフトウェアの名前をもっと正確に理解して認識できるようになる。

このアプローチは、自己正則化を使って訓練されたモデルが、使ってないモデルよりもパフォーマンスがいいことを示していて、リアルな状況でも信頼性が高くなるんだ。