正則化手法（Regularization Techniques）は、過学習（学習時のデータに対しては良い精度を出すが、未知データに対しては同様の精度を出せないモデルが構築されること）を防ぐために設計されています。過学習は、モデルが複雑すぎて、学習データを記憶してしまい、一般化できなくなる場合に発生します。正則化は、学習中に制約やペナルティを加えることで、モデルをよりシンプルで一般化しやすくします。
例:
- ドロップアウト (Dropout): 最も人気のある正則化手法の一つです。学習中、各イテレーションでランダムに一部のニューロンを無視（出力をゼロに設定）します。これにより、特定のニューロンに過度に依存しないようにし、ネットワークの異なる部分が補完的な特徴を学ぶことができます。
- L2正則化（重み減衰） (L2 Regularization): 重みの大きさに基づいて損失関数にペナルティ項を追加します。ネットワークは重みを小さく保つように促され、1つの重みに対する影響を減らすことで過学習を防ぎます。
- バッチ正規化 (Batch Normalization): 学習中に各層の出力を正規化し、学習プロセスを安定させて加速させると同時に、正則化としても機能します。
以下は、PyTorchでドロップアウト、L2正則化（重み減衰）、およびバッチ正規化を実装する例です。これらの正則化手法を使って、モデルの過学習を防ぎ、安定した学習を行います。
PyTorchでの正則化手法の実装
サンプルコード
