2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-13 00:11
Din punct de vedere practic, L1 tinde să micșoreze coeficienții la zero, în timp ce L2 tinde să micșoreze coeficienții în mod uniform. Prin urmare, L1 este util pentru selectarea caracteristicilor, deoarece putem elimina orice variabile asociate cu coeficienții care ajung la zero. L2, pe de altă parte, este util atunci când aveți caracteristici coliniare/codependente.
La ce folosește regularizarea Ce sunt regularizarea L1 și L2?
Regularizarea
L1 oferă rezultate în ponderi binare de la 0 la 1 pentru caracteristicile modelului și este adoptată pentru a reduce numărul de caracteristici dintr-un set de date dimensional uriaș. Regularizarea L2 dispersează termenii de eroare în toate ponderile, ceea ce duce la modele finale personalizate mai precise.
Care sunt diferențele dintre regularizarea L1 și L2?
Principala diferență intuitivă dintre regularizarea L1 și L2 este aceea că Regularizarea L1 încearcă să estimeze mediana datelor, în timp ce regularizarea L2 încearcă să estimeze media datelor pentru a evita supraadaptarea. … Această valoare va fi, de asemenea, mediana distribuției datelor din punct de vedere matematic.
Ce este regularizarea L1 și L2 în deep learning?
Regularizarea
L2 este cunoscută și sub denumirea de scădere a greutății, deoarece forțează ponderile să scadă spre zero (dar nu exact zero). În L1, avem: În aceasta, penalizăm valoarea absolută a ponderilor. Spre deosebire de L2, greutățile pot fi reduse la zero aici. Prin urmare, este foarte util atunci când încercăm să comprimămmodelul nostru.
Cum funcționează regularizarea L1 și L2?
Un model de regresie care utilizează tehnica de regularizare L1 se numește Regresie Lasso, iar modelul care utilizează L2 se numește Regresie Ridge. Diferența cheie dintre cele două este termenul de pedeapsă. Regresia creastă adaugă „mărimea pătrată” a coeficientului ca termen de penalizare la funcția de pierdere.
Recomandat:
Când să folosiți nunc pro tunc?
Nunc pro tunc este o expresie folosită în un ordin sau o hotărâre atunci când instanța dorește ca ordinul sau hotărârea să intre în vigoare la o dată din trecut, mai degrabă decât la data hotărârea sau ordinul este trecut în procesul-verbal.
Când să folosiți alocațiile?
O alocare sunt două cuvinte pe care le folosim împreună ca o expresie stabilită. De exemplu, spunem o „cladire în altă” mai degrabă decât o „cladire în altă”. Folosim alocații tot timpul în engleză, așa că învățarea și utilizarea lor vă va face să suni mai natural.
Când să folosiți whipstitch?
Cusătura bici este adesea folosită în fabricarea aplicațiilor, închiderea părților laterale ale pernelor și pernelor, tivirea blugilor, atașarea jucăriilor amigurumi croșetate împreună, deoarece produce o cusătură îngrijită și în dantelă din piele ca cusătură decorativă în articolele de îmbrăcăminte și accesorii din piele.
Când să folosiți poliacrilamidă și când agaroză?
Gelurile de agaroză sunt folosite cu ADN, datorită dimensiunii mai mari a biomoleculelor (fragmentele de ADN sunt adesea de mii de kDa). Pentru gelurile proteice, poliacrilamida oferă rezoluție bună, deoarece dimensiunea mult mai mică (50 kDa este tipic) este mai potrivită pentru golurile intermoleculare mai strânse ale gelului.
Cum funcționează regularizarea l1?
Regularizarea termenilor de penalizare funcționează prin orientarea datelor către anumite valori (cum ar fi valori mici aproape de zero). … Regularizarea L1 adaugă o penalizare L1 egală cu valoarea absolută a mărimii coeficienților. Cu alte cuvinte, limitează dimensiunea coeficienților.
