Публикации по теме 'regularization'


Методы регуляризации машинного обучения в реальной жизни: время сна вашей собаки как регуляризованное…
РУКОВОДСТВО ПО РУКОВОДСТВУ Методы регуляризации машинного обучения в реальной жизни Время сна вашей собаки как регуляризованная линейная модель Когда вы создаете модель машинного обучения, вы сталкиваетесь с компромиссом смещения и дисперсии , когда вам нужно найти баланс между наличием модели, которая: Очень выразительно и отражает реальные закономерности в данных. Создает прогнозы, которые не слишком далеки от фактических значений, У очень выразительной модели невысокая..
L1 против L2 регуляризации и когда использовать что?
Я прочитал много статей по этой теме, чтобы узнать, какая из двух лучше и что мне следует использовать для моей модели. Меня не устраивал ни один из них, и это оставило мой мозг в замешательстве, какой из них мне использовать? Проведя столько экспериментов, я наконец нашел все ответы на вопрос Какой метод регуляризации использовать и когда? Давайте рассмотрим это на примере регрессии. Предположим, у нас есть регрессионная модель для прогнозирования значений оси Y на основе значения..
Регуляризация в мире глубокого обучения
Ключевая цель модели машинного обучения и глубокого обучения — обучать таким образом, чтобы она отражала прогнозы как можно ближе к истине. Методы оптимизации помогают нам сблизить эти два значения ( Y и Yhat ). Также нередок сценарий, когда эта цель достигается с большим успехом на этапе обучения, но резко падает на этапе тестирования. Формально, в случае, когда Yhat (прогнозируемое значение) и Y (основная правда) не близки и с трудом получают хорошие результаты на самом этапе обучения,..
Улучшение искусственной нейронной сети с помощью регуляризации и оптимизации
"Машинное обучение" Улучшение искусственной нейронной сети с помощью регуляризации и оптимизации В этой статье мы обсудим методы регуляризации и оптимизации, которые используются программистами для создания более надежной и обобщенной нейронной сети. Мы изучим наиболее эффективные методы регуляризации, такие как L1, L2, Early Stopping и Drop Out, которые помогают в обобщении модели. Мы более подробно рассмотрим различные методы оптимизации, такие как пакетный градиентный спуск,..
Простое введение в регуляризацию исключения (с кодом!)
Аман Оберой и Ниша МакНилис | UCLA ACM AI Что такое отсев? «Отсев» в машинном обучении относится к процессу случайного игнорирования определенных узлов в слое во время обучения. На рисунке ниже нейронная сеть слева представляет собой типичную нейронную сеть, в которой активированы все блоки. Справа красные единицы выпали из модели - значения их весов и смещений не учитываются при обучении. Исключение используется как метод регуляризации - он предотвращает переоснащение,..
Краткое руководство по основным методам регуляризации нейронных сетей
L1 / L2, снижение веса, выпадение, нормализация партии, увеличение данных и ранняя остановка Также доступно на испанском | También disponible en español Следующая история будет многим из вас знакома. Представьте на мгновение, что нам нужно решить проблему с данными, используя классический алгоритм машинного обучения. Типичный первый подход заключается в применении уменьшения размерности для повышения производительности модели и сокращения времени ее обучения. В настоящее..
Регуляризация - лассо, гребень, эластичная сеть.
Зачем нужны методы регуляризации? Ответ: Если модель линейной регрессии приводит к переобучению, мы применяем методы регуляризации, чтобы избежать проблемы переобучения. Прежде чем перейти к методам регуляризации, мы можем понять, что такое переоснащение и недостаточное оснащение. Смещение и дисперсия - компромисс: Смещение - ошибка между средними прогнозами модели и истинностью. Дисперсия - средняя изменчивость прогноза модели для данного набора данных...