Публикации по теме 'regularization'


Интуиция за регуляризацией в машинном обучении
Интуиция за регуляризацией в машинном обучении Здравствуйте, для того, чтобы наша модель хорошо работала как на наборе данных, так и на тестировании, одна из стратегий, которые мы используем, чтобы избежать переобучения, - это Регуляризация. Вот краткий обзор того, что делает магия регуляризации, чтобы избежать переобучения, давайте расшифруем магию регуляризации. Основная идея регуляризации состоит в том, чтобы уменьшить влияние некоторых / всех функций, чтобы модель не охватывала..
Переоснащение и регуляризация нейронных сетей
В этой статье объясняется простейшее переоснащение и регуляризация. Мы рассмотрим, что такое переобучение, почему это происходит, последствия переобучения, как определить, переоснащается ли модель, и способы избежать переобучения с помощью регуляризации. Переоснащение Переобучение - это когда обученная модель запоминает нежелательные шаблоны или шум из набора обучающих данных. Это происходит из-за слишком большой обучаемости или способности к обучению (слишком много скрытых слоев или..
Регуляризация: ключ к созданию лучших моделей машинного обучения
Как предотвратить переобучение и недообучение ваших моделей «Регуляризация — это мощный инструмент, который может помочь вам повысить производительность ваших моделей машинного обучения». — Ян Гудфеллоу Введение В последние годы машинное обучение становится все более популярным благодаря приложениям для распознавания изображений и речи, обработки естественного языка и прогнозной аналитики. Однако создание точных и надежных моделей машинного обучения может оказаться сложной задачей,..
ELI10: механика, плюсы и минусы методов регуляризации:
В моем предыдущем посте я говорил о механике плюсов и минусов некоторых методов оптимизации, сегодня я хочу обсудить некоторые методы регуляризации. Я пытаюсь объяснить это максимально просто. Зачем упорядочивать? чтобы понять, почему мы должны упорядочить наши функции, мы должны заранее понять, что такое смещение и дисперсия. Предположим, например, что вы обучаете модель, которая может определить, является ли изображение кошкой или собакой, или которая способна оценить, склонен..
Практические аспекты глубокого обучения
В этой статье мы узнаем, как заставить нашу нейронную сеть работать лучше. При обучении нейронной сети нам приходится принимать много разных решений. Некоторые из них: Сколько слоев будет у нашей нейронной сети? Каковы будут наши показатели обучения? Сколько скрытых единиц будет содержать каждый слой Какими будут наши функции активации? Каким будет номер нашей эпохи? При обучении нейронной сети практически невозможно правильно угадать эти вопросы с первой попытки. На практике..
Методы регуляризации в линейной регрессии
Мы увидели, что такое линейная регрессия , и мы также смогли сделать наиболее подходящую линию для нашего набора данных с помощью подхода градиентного спуска , теперь нам приходится иметь дело с другой концепцией переобучения и недообучения. Применяя методы машинного обучения к набору данных, мы стремимся сделать нашу модель идеальной. Чтобы сделать это, мы в конечном итоге переоснащаем нашу модель. И когда мы проверяем нашу модель со случайным набором данных, наша модель с треском..
Регуляризация в машинном обучении
Регуляризация — это подход к решению проблемы переобучения модели. Переобученная модель не может обобщить оценки на тестовых данных. Когда базовая модель, которую нужно изучить, имеет низкое смещение / высокую дисперсию или когда у нас небольшой объем данных, оценочная модель склонна к переобучению. Регуляризация уменьшает дисперсию модели. Что такое переоснащение в машинном обучении? Переобучение — это концепция в науке о данных, которая возникает, когда статистическая..