Reduzir a complexidade do modelo e evitar o overfitting.

Melhorar a precisão do modelo em dados de teste.

Aumentar a complexidade para melhorar a capacidade de modelar dados ruidosos.

Aumentar a performance do modelo em grandes volumes de dados.

Melhorar o desempenho apenas em modelos de redes neurais.