Kỹ thuật ‘Regularization’ (Điều chuẩn) trong Học Máy thường được sử dụng để:

Tăng tốc độ hội tụ của mô hình

Giảm thiểu overfitting bằng cách thêm hình phạt vào hàm mất mát (loss function) dựa trên độ lớn của các trọng số (weights)

Tăng cường khả năng học của mô hình trên dữ liệu huấn luyện

Loại bỏ tất cả các đặc trưng có hệ số bằng 0