O papel dos pesos nas redes neurais é regularizar a rede neural de modo a minimizar a função de custo. A regularização é uma técnica usada para evitar o overfitting, que ocorre quando a rede neural se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados. A regularização adiciona uma penalidade aos pesos da rede neural, o que ajuda a evitar que eles se tornem muito grandes e a rede neural se torne muito complexa. Isso ajuda a melhorar a capacidade de generalização da rede neural.
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