Uma equipe de Ciência de Dados construiu uma rede neural profunda para prever a taxa de cancelamento de clientes em uma grande plataforma. Durante a fase de validação, os engenheiros notaram que o modelo apresentava uma acurácia próxima de 99% no conjunto de dados de treino, mas o desempenho despencava para 62% no conjunto de testes. Para combater esse problema de sobreajuste, a liderança técnica solicitou a aplicação de técnicas de regularização baseadas na penalização da função de perda por meio de normas (L1 e L2), visando melhorar a capacidade de generalização do modelo e limitar o crescimento excessivo dos pesos.
Considerando o comportamento e o impacto teórico das penalizações pela norma L1 (Lasso) e pela norma L2 (Decaimento de Pesos) nas redes neurais artificiais, assinale a afirmativa correta.