ディープラーニングを学び始めると、必ずと言っていいほど登場するのが「正則化（せいそくか）」という言葉です。モデルの性能を最大限に引き出すために欠かせないこの技術は、一体どのようなものなのでしょうか。
この記事では、ディープラーニングにおける正則化の役割と、その代表的な手法について、初心者の方にも理解できるよう、基本から丁寧に解説していきます。
1. 正則化はなぜ必要？ ――「過学習」という問題
正則化の目的を理解するためには、まず「過学習（Overfitting）」という現象を知る必要があります。
過学習とは、AIモデルが学習データをあまりにも熱心に学習しすぎた結果、そのデータに含まれる細かい特徴やノイズまでをも「正解」として覚えてしまう状態のことです。
一見すると、学習データに対する正解率が非常に高くなるため、うまく学習できているように見えます。しかし、このモデルに未知の新しいデータ（テストデータ）を与えると、学習データとのわずかな違いに対応できず、予測精度が大幅に低下してしまうのです。
「問題集の問題と答えを丸暗記した生徒」を想像してみてください。その問題集の問題は100点が取れますが、少し形式が違う応用問題が出ると全く解けなくなってしまいます。これが過学習の状態です。AIも同様に、学習データに”慣れすぎ”て、応用が利かなくなることがあるのです。
この過学習を防ぎ、学習データだけでなく未知のデータに対しても高い性能を発揮できるモデル（これを「汎化性能が高い」と言います）を作ることが、AI開発の重要な目標です。そして、そのための技術が「正則化」なのです。
2. 正則化の基本的な考え方
正則化は、モデルが複雑になりすぎるのを防ぐための「ブレーキ」のような役割を果たします。 ディープラーニングでは、モデルの複雑さは主にニューラルネットワークの「重み（パラメータ）」の大きさで決まります。重みが大きいと、モデルは入力データの小さな変化にも過敏に反応し、過学習を引き起こしやすくなります。
そこで正則化では、モデルの性能を評価する「損失関数」に、ペナルティ項（正則化項）と呼ばれる「おもり」を追加します。 これにより、モデルは「損失を小さくする」という目標と同時に「重みを大きくしすぎない」という制約の中で学習を進めることになります。 この結果、モデルの複雑さが適度に抑えられ、過学習を防ぐことができるのです。
3. 代表的な正則化の手法
正則化には様々な手法が存在しますが、ここでは特に重要でよく使われる3つの手法を紹介します。
L1正則化 (Lasso回帰)
L1正則化は、ペナルティとして「各重みの絶対値の合計（L1ノルム）」を損失関数に加えます。
L1正則化の最大の特徴は、重要でないと判断した特徴量の重みを完全に「0」にできる点です。 これにより、モデルにとって本当に重要な特徴量だけを自動的に選択する「特徴選択」の効果が生まれます。 結果として、よりシンプルで解釈しやすいモデルを構築することができます。
L2正則化 (Ridge回帰)
L2正則化は、ペナルティとして「各重みの二乗の合計（L2ノルム）」を損失関数に加えます。
L2正則化は、重みを0にすることは稀ですが、重みの値を全体的に小さく、滑らかに保つ効果があります。 これにより、特定の入力データにだけ強く反応するような極端なモデルになることを防ぎ、安定して過学習を抑制する効果が高いとされています。 ディープラーニングでは、このL2正則化が広く一般的に利用されています。
L1とL2の比較まとめ
| 項目 | L1正則化 (Lasso) | L2正則化 (Ridge) |
|---|---|---|
| ペナルティ | 重みの絶対値の和 | 重みの二乗和 |
| 重みの特徴 | 不要な重みは完全に 0 になる（スパース性） | 重みは 0 に近づくが、完全には 0 になりにくい |
| 主な効果 | 特徴選択（不要な特徴量を削減） | モデルの複雑さを全体的に抑制 |
| 使われる場面 | 特徴量が多く、不要なものが含まれている場合 | 一般的な過学習対策として広く利用 |
ドロップアウト (Dropout)
ドロップアウトは、これまでの手法とは少し異なるアプローチをとる正則化技術です。
これは、学習の過程でニューラルネットワークのニューロン（ノード）をランダムにいくつか「無効化」しながら学習を進める手法です。 学習のたびに、毎回異なる構造の小さなネットワークで学習を行っているような状態になります。
これにより、モデルが特定のニューロンの働きに過度に依存してしまうことを防ぎます。 個々のニューロンが協調して働くようになるため、結果としてモデル全体の頑健性（ロバスト性）が高まり、過学習が抑制されます。
4. まとめ
今回は、ディープラーニングにおける「正則化」について解説しました。
- 正則化は、モデルの過学習を防ぎ、未知のデータへの対応能力（汎化性能）を高めるための重要な技術です。
- モデルの複雑さにペナルティを与えることで、学習データに過剰に適合するのを防ぎます。
- 代表的な手法には、不要な特徴を削減する「L1正則化」、重みを小さく保つ「L2正則化」、ニューロンをランダムに無効化する「ドロップアウト」などがあります。
これらの手法を適切に使い分けることで、より高性能で信頼性の高いAIモデルを構築することが可能になります。ディープラーニングの世界を探求する上で、正則化は避けては通れない重要な概念と言えるでしょう。