규제를 더 작은 가중치를 얻기 위해 손실 함수에 추가하는 페널티 항으로 생각할 수 있습니다. 다른 말로 하면 큰 가중치를 제한합니다. 규제 파라미터 λ로 규제의 강도를 크게 하면 가중치가 0에 가까워지고 훈련 데이터에 대한 모델 의존성은 줄어듭니다. L2 페널티 항에 대한 이 개념을 그림 4-6에 나타내 보죠.

▲ 그림 4-6 L2 손실 함수에 L2 규제 추가하기