Представьте ученика, который не понимает математику, но выучил наизусть все примеры из учебника. На контрольной с теми же задачами он получает пятёрку. А стоит чуть поменять цифры — и он плывёт, потому что правила-то он так и не понял. Он зубрил, а не учился. Вот ровно эта беда случается с моделями машинного обучения, и борются с ней приёмом под названием регуляризация. Сегодня объясню на пальцах, без единой формулы, что это такое и зачем оно нужно буквально в каждой серьёзной нейросети. Модель учится...