L 1 및 L 2 정규 화 는 딥 러닝 에서 훈련 세트 의 학습 시 과 적합 ( overfitting ) 을 막 기 위한 것 이 며 , 사용 되 는 훈련 세트 데이터 특성 에 따라 알맞 은 수치 로 지정 해야 한다 . L 1 정규 화 는 불 필요 한 변수 에 대응 하 는 가중치 들 을 0 으로 만들 어 해당 변수 들 을 모델 이 무시 하 도록 만들 며 , L 2 정규 화 는 아주 큰 값 이나 작 은 값 을 가지 는 이상 치 값 의 가중치 에 대해 0 에 가까운 값 으로 만든 다 . 즉 , 어느 한 특정 변수 에 가중치 를 집중 시켜 다른 중요 한 변수 의 영향력 이 사라지 고 , 가중치 가 큰 특정 변수 에 만 의존 하 게 되 면 모델 의 일반 화 능력 은 떨어지 게 됨 으로 , L 1 , L 2 정규 화 를 통해 특정 변수 에 가중치 가 집중 되 지 않 도록 한다 .