Публикации по теме 'regularization'
РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ в МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ.
Что такое подгонка данных?
→ Процесс построения ряда точек данных и рисования линии наилучшего соответствия для понимания взаимосвязи между переменными называется подбором данных.
Теперь вопрос в том, какая линия подходит лучше всего?
Разберемся глубже. Первый,
Понимать линейную зависимость ?
→ Линия, используемая для представления отношения, представляет собой прямую линию, которая проходит через точки данных, а переменные имеют линейную связь.
Линейная..
Когда и как использовать регуляризацию в глубоком обучении
Введение:
Ключевая роль регуляризации в моделях глубокого обучения - уменьшение переобучения данных. Это упрощает сеть, приводя к обобщению по точкам данных, которые ранее не встречались. Это помогает уменьшить ошибку тестирования, когда модель хорошо работает только на обучающей выборке.
Прежде чем узнавать о регуляризации, давайте вкратце разберемся с различными сценариями и где это может быть полезно.
Выявление причин ошибок:
Простая модель может не работать с обучающими..
Оптимизация моделей машинного обучения с помощью градиентного спуска
Узнайте, как оптимизировать модели машинного обучения с помощью градиентного спуска — надежного алгоритма оптимизации в машинном обучении.
Градиентный спуск — это фундаментальный алгоритм оптимизации , критически важный для обучения моделей машинного обучения. Итеративно корректируя параметры модели в порядке наискорейшего спуска функции потерь, градиентный спуск стремится минимизировать ошибку между предсказаниями модели и фактическими значениями.
Однако эффективность..
Регуляризация
Какую роль играет регуляризация для Data Scientist?
Регуляризация обычно используется учеными, занимающимися данными, когда они создают прогностические модели с помощью машинного обучения. Что такое машинное обучение? По словам одного из пионеров в этой области, Артура Сэмюэля, это дает компьютерам возможность учиться без явного программирования . Одним из примеров являются предложения фильмов Netflix. Основываясь на ваших прошлых предпочтениях и оценках предыдущих фильмов, которые..
Регуляризация L2: что это такое и как ее реализовать в Python
Введение в регуляризацию L2
Регуляризация L2 — это метод, используемый для предотвращения переобучения в моделях машинного обучения. Он добавляет к функции потерь штрафной член, пропорциональный сумме квадратов весов. Это наказывает за большие веса и побуждает модель использовать только самые важные функции.
Регуляризация L2 также известна как уменьшение веса, потому что она заставляет вес модели уменьшаться до нуля. Штрафной член обычно добавляется к функции потерь во время..
Переобучение. Забота о моделях глубокого обучения; почему это происходит?
Переобучение всегда вызывает беспокойство, особенно когда мы пытаемся обучить более крупную сеть. Поэтому в этом сообщении блога мы поймем причину переобучения.
Прежде чем начать, я предполагаю, что вы уже знакомы с глубоким обучением и с тем, как обучать свою сеть, но проблема, с которой вы столкнулись, заключается в том, что сеть хорошо обучается на обучающих данных, но, к сожалению, она плохо работает на тестовых данных. Теперь у вас в голове много вопросов. Ну я все сделал..
Понимание надежности машинного обучения: почему это важно и как это влияет на ваши модели
Введение
Машинное обучение стало неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, поддерживая такие приложения, как распознавание речи, классификация изображений и системы рекомендаций. Поскольку мы продолжаем полагаться на эти технологии, мы должны понимать и обеспечивать надежность базовых моделей. Эта статья является первой в серии, в которой исследуется надежность машинного обучения, ее определение, важность и компромиссы между надежностью и точностью. По мере продвижения в этой..
