ニューラルネットは，ある気象パターンを学習させた後に，学習した気象パターンと同じデータを与えると精度良く予測できても，学習していない気象パターンを与えると，予測精度が低下する状態になる。これは過学習と呼ばれ，特定の気象パターンのみを学習し過ぎたために，ニューラルネットが応用動作ができない状態になることを指す。そして，この過学習の状態に陥らないようにすることを汎化と呼ぶ。汎化性能が低下する場合，ニューラルネットの係数が大きな値になることが知られている。そこで，大きな値とならないように係数に制限を加える手法のことを汎化技法と呼ぶ。