regularization
regularizationは、文脈によって法的な手続きから高度な数学的処理まで、非常に幅広い意味を持つ単語です。基本的には、不規則な状態にあるものを、あるべき標準的な形式やルールに沿った状態に整えるという概念が共通しています。
文脈による意味の使い分け
この単語が使われる場面によって、日本語での訳し分けが重要になります。
法的・行政的な文脈では、非公式な状態を公式なものにするため、あるいは法的な基準に適合させるために正則化や合法化と訳されます。例えば、未登録の業者を正式な登録制度に組み込むプロセスなどがこれに当たります。
データサイエンスや機械学習の分野では、モデルの複雑さを抑えて過学習を防ぐための数学的な手法を指し、一貫して正則化と呼ばれます。これは、特定のデータに過剰に適合することを防ぎ、汎用性を高めるための制約を加える操作を指します。
混同しやすい概念と注意点
日本語で正則化という言葉を使う際、数学的な文脈か行政的な文脈かを明確にする必要があります。特に機械学習の文脈でregularizationを合法化と訳すと意味が完全に通じなくなりますので注意してください。
また、似た概念にnormalization（正規化）がありますが、これはデータの尺度を一定の範囲に揃えることを指すのに対し、regularizationはモデルの複雑さにペナルティを課して制御することを指します。これらはどちらもデータを整える操作ですが、目的と手法が根本的に異なります。
意味
あるものを標準、規則、または確立されたパターンに適合させるプロセス
The government implemented a regularization of the tax code to ensure fairness across all sectors.
政府は、すべての部門で公平性を確保するために税法の正則化を実施した。
以前は未登録であった、あるいは許可されていなかった人物や活動に法的地位を与えること
The city council proposed a regularization of undocumented street vendors to bring them into the formal economy.
市議会は、非正規の露店商を正式な経済圏に取り込むため、彼らの合法化を提案した。
コスト関数にペナルティ項を加えることで過学習を防ぐために用いられる、機械学習や統計学の手法
L2 regularization is frequently used to discourage the model from relying too heavily on any single feature.
モデルが特定の単一の特徴に過度に依存することを防ぐため、Ｌ２正則化が頻繁に利用される。