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  1. 統計学で、あるデータに統計モデルを適用させる際に過剰適合が起こらないようにすること。統計モデルの関数に正則化項という関数複雑さを表す項を付与し、誤差総和とともに正則化項の値を最小化することで、より適切統計モデルが得られる。

  1. ディープラーニングなどの機械学習における過学習を防ぐこと。ドロップアウトという手法が知られる。

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