Публикации по теме 'regularization'


Регуляризация в машинном обучении
Введение В этом посте мы обычно сосредотачиваемся на четырех фундаментальных аспектах регуляризации в машинном обучении. Что такое регуляризация? Для чего используется регуляризация? Как регуляризация может решить проблему переобучения? Справочная информация об ошибках смещения и дисперсии для понимания трех предыдущих важных моментов. В этом посте эти четыре различных аспекта регуляризации анализируются на теоретическом уровне, и дается их общий обзор. В следующем посте будут..
Методы регуляризации
При обучении нейронных сетей важна не столько производительность на обучающем наборе, сколько то, что сеть способна применять знания, полученные во время обучения, к новым данным. Этот навык известен как обобщение, и существуют методы улучшения этой способности. В целом эти техники называются регуляризацией и именно о них мы и поговорим в этом посте. Что такое регуляризация? Какова его цель? Регуляризация — это метод ограничения эффектов переобучения. Переобучение — это..
Регуляризация в машинном обучении :
Регуляризация — это метод, используемый в машинном обучении для предотвращения переобучения и улучшения обобщения моделей. Переобучение происходит, когда модель учится хорошо работать на обучающих данных, но не может хорошо обобщать невидимые данные. Регуляризация вводит штрафной член в функцию потерь в процессе обучения. Этот штраф не позволяет модели придавать слишком большое значение определенным функциям или слишком точно подгонять обучающие данные. Таким образом, регуляризация..
Проблема переобучения
.. и как с этим бороться — Часть 2 В Части 1 этого блога я довольно подробно описал проблему переобучения, и мы увидели, как переоснащенная модель хорошо работает на обучающем наборе данных, но не может обобщать. В этом блоге мы обсудим Регуляризацию , широко используемый метод для решения проблемы переобучения. Регуляризация — это метод, который снижает сложность модели ML, добавляя штраф к функции потерь. Функция штрафа или «термин регуляризации» добавляется ко всем параметрам..
Регуляризация: Ридж и Лассо
Регуляризация  – это процесс добавления информации для решения проблем машинного обучения, таких как переобучение. Это одна из самых важных концепций машинного обучения. С математической точки зрения регуляризация может применяться к задачам оптимизации, где можно добавить член регуляризации или штраф, чтобы найти оптимальное решение задачи оптимизации. Наиболее часто используемые методы регуляризации следующие: Регуляризация L1 Регуляризация L2 Чтобы лучше понять Ридж и..
Упрощенная регуляризация: Lasso Ridge и Elastic-Net
Когда мы используем модель линейной регрессии, есть вероятность, что модель будет соответствовать заданному набору обучающих данных. Регуляризация помогает уменьшить переоснащение за счет штрафных коэффициентов. Во-первых, мы попытаемся понять причины переобучения в модели линейной регрессии. Модель слишком сложна Когда модель будет иметь слишком много параметров, а параметры модели имеют высокие значения, говорят, что это сложная модель. Если модель сложная, она будет иметь..
Введение в регуляризацию с использованием регрессий Риджа и Лассо
Вы можете спросить себя: зачем нужна регуляризация? Прежде всего, регуляризация регрессионных моделей позволяет избежать переобучения при автоматической подгонке нашей модели. Регуляризация выполняется путем добавления штрафа к нашей функции потерь. Вспомните нашу функцию потерь для простой регрессии методом наименьших квадратов (OLS). Путем выбора значения бета, которое минимизирует сумму квадратов ошибок (SSE), находится линия наилучшего соответствия. Переоснащение может..