نُقدِّم آلية تنظيم L2 مُعدَّلة في إطار إعادة تحديد الهوية الشخصية. في الأدبيات العلمية، من الشائع استخدام عوامل تنظيم مختارة يدويًا، والتي تبقى ثابتة طوال عملية التدريب. على عكس النُهج الحالية، يتم تحديث عوامل التنظيم في طريقة المقترحة تلقائيًا من خلال التغذية العكسية (backpropagation). يتم تحقيق ذلك من خلال دمج متغيرات قابلة للتدريب على شكل أعداد ق Scalars كعوامل تنظيم، والتي تُقدَّم بعدها إلى دالة سigmoid صعبة مُعدَّلة (scaled hard sigmoid). تُظهر التجارب الواسعة على مجموعات البيانات Market-1501 وDukeMTMC-reID وMSMT17 فعالية إطارنا المقترح. ويشير بشكل خاص إلى تحقيقنا أداءً من الطراز الأول على مجموعة البيانات MSMT17، وهي أكبر مجموعة بيانات متاحة لإعادة تحديد الهوية الشخصية. تم إتاحة الكود المصدري بشكل عام على الرابط التالي: https://github.com/nixingyang/AdaptiveL2Regularization.