Regularization
Techniques that discourage a model from fitting training data too closely. Common forms add a penalty term to the loss (L1 or L2 weight decay), drop random units during training (dropout), or stop training before the model overfits (early stopping). The goal is a model that generalizes to data it has not seen.
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