Мягкое ограничение — это метод регуляризации в машинном обучении, который позволяет алгоритму немного отклоняться от строгих условий, вводя штрафные баллы. Такой подход обеспечивает большую гибкость при настройке моделей, что помогает им лучше справляться с разнообразными и сложными наборами данных, сохраняя при этом производительность.