Регуляризация L1, также известная как штраф L1 или регуляризация Лассо, представляет собой метод, используемый в машинном обучении для предотвращения переобучения и улучшения обобщения модели. Это достигается путем добавления к целевой функции (минимизируемой функции) штрафного члена, который пропорционален абсолютному значению коэффициентов (параметров) модели. Это способствует тому, чтобы коэффициенты были небольшими или близкими к 0, что помогает предотвратить переоснащение...

Примечание по машинному обучению Регуляризация L1 и L2 — важные темы в машинном обучении. Обычно мы знаем, что регуляризация L1 и L2 может предотвратить переоснащение при их изучении. Однако обычно мы останавливаемся на этом вместо того, чтобы понять, почему они могут предотвратить переоснащение. Эта статья помогает понять смысл регуляризации L1 L2. Смысл регуляризации Что такое регуляризация?

Вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда ваша модель машинного обучения удивительно хорошо моделирует обучающие (обучающие) данные, но плохо работает с тестовыми (тестовыми) данными, то есть не может предсказать тестовые данные? Это может случиться с моделями машинного обучения и глубокого обучения и может быть решено с помощью Регуляризации . Что такое регуляризация? «В математике, статистике, финансах, информатике, особенно в машинном обучении и обратных задачах,..

Регуляризация L2, один из самых популярных методов в машинном обучении, представляет собой метод уменьшения дисперсии модели и увеличения смещения, чтобы сделать модель более универсальной. Регуляризация L2 — это оценка MAP с гауссовыми априорными вероятностями. Из-за наложенного априора модель может хорошо обобщать данные, масштабируя веса в соответствии с их значимостью. Регуляризованная целевая функция L2 и ее градиент определяются выражением Из разложения в ряд Тейлора мы..

Устали от чрезмерной подгонки модели? На помощь приходит регуляризация… Когда вы работаете с данными для подготовки модели, вы должны работать с множеством функций / переменных. Некоторые переменные могут предоставлять большую часть информации, в то же время некоторые переменные могут не иметь отношения к модели. Эти несущественные переменные создают шум в модели. Шум означает некорректную информацию или случайность в данных. Здесь вы должны знать о концепции смещения и..