Публикации по теме regularization

Публикации по теме 'regularization'

Влияние методов регуляризации

ЧТО ТАКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ? Регуляризация — это процесс, который упорядочивает или уменьшает коэффициенты до нуля. ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО? Регуляризация направлена на предотвращение переоснащения модели машинного обучения. Это повышает эффективность модели и помогает модели обобщать входные данные. Наиболее известными методами регуляризации являются методы регуляризации Лассо и Риджа. ЭКСПЕРИМЕНТ В этой части я создаю три модели: одну без регуляризации, одну с лассо и одну с..

Руководство 2021 г. по улучшению стратегий обучения CNN: методология обучения и регуляризация

Это будет мой пятый пост в моей серии Руководство по улучшению CNN 2021 . Влияние стратегий обучения Методы обучения, такие как регуляризация, являются ключевыми для преодоления ограничений сетей глубокого обучения. Хотя им часто уделяется меньше внимания в исследовательских работах по сравнению с сетевыми архитектурами, большая часть улучшений в современных сетях связана с улучшенными методами обучения, включая методы регуляризации. Например, совершенно новая статья [1] показала,..

Zero_ML: Обзор регуляризации

Привет, ребята, эта статья будет одной из многих, которые я собираюсь написать. Его основное внимание уделяется изучению нескольких методов регуляризации. Но, прежде чем мы окунемся в мир регуляризации, позвольте нам остановиться и задать себе пару вопросов: ПОЧЕМУ МНЕ НУЖНА ДАЖЕ РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ? ЧТО ЕГО ИСПОЛЬЗОВАТЬ? У меня есть множество вещей, которые нужно сделать в моей жизни, поэтому почему я должен потратить некоторое время на изучение глупого метода! И КАК ЭТО..

Разберитесь с оптимизацией модели машинного обучения за 5 минут

Вам интересно, как сделать ваши модели машинного обучения более производительными? Это то, что мы увидим в ближайшие 5 минут. Эта статья представляет собой краткое введение в то, как сделать ваши модели машинного обучения более производительными и как их оптимизировать. Смещение и дисперсия: Предвзятость — это тенденция последовательно узнавать что-то не то, не принимая во внимание всю информацию, содержащуюся в данных. Высокая дисперсия является результатом подгонки алгоритма к..

Логистическая регрессия Регуляризация (2/4)

Хорошо, а в чем проблема... К настоящему времени вы понимаете, что логистическая регрессия (хотя и называется регрессией) на самом деле является алгоритмом классификации. Если вы еще этого не сделали, взгляните на мою предыдущую статью для введения . Проблема Таким образом, при линейной регрессии мы не всегда получаем линейную границу решения. Это может произойти в следующих случаях: Иметь много функций, например. 10 или более Если у нас есть 2 функции, это не прямая линия,..

Что такое регуляризация L1 и L2?

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...

Влияние регуляризации на глубокие нейронные сети

Акцент на снижение веса с использованием TensorFlow 2.0 Введение В эту эпоху информационной супермагистрали мир вокруг нас меняется навсегда, и не будет преувеличением сказать, что глубокое обучение - это следующая трансформация. Глубокое обучение - это набор мощных математических инструментов, которые позволяют нам представлять, интерпретировать и контролировать сложный мир вокруг нас. Парадигма программирования меняется: вместо того, чтобы программировать компьютер, мы учим его..