Метод регуляризации
Метод регуляризации: В машинном обучении, метод регуляризации используется для предотвращения переобучения модели путем добавления дополнительной информации к обычной функции потерь. Цель регуляризации - это уменьшить сложность модели, чтобы она могла лучше обобщать на новых данных. Существуют два основных типа регуляризации: Путем подбора коэффициента регуляризации (также известного как параметр регуляризации) можно контролировать влияние регуляризации на процесс обучения модели...
Термин дня: Регуляризация Определение: Регуляризация — это метод в машинном обучении, который помогает модели избежать переобучения (overfitting), добавляя штрафы к её сложности. Чем сложнее модель, тем выше штраф. Это помогает модели находить простые и более общие зависимости в данных. Пример: Представьте, что вы готовите блюдо и добавляете много разных специй, чтобы сделать его идеальным. Регуляризация — это как ограничение на количество специй, чтобы вкус оставался сбалансированным, а не перегруженным. 🎚 NeuroAppStore 🎚 Гайд по оплате Нейросетей