2024 May -akda: Elizabeth Oswald | [email protected]. Huling binago: 2024-01-13 00:13
Mula sa praktikal na pananaw, ang L1 ay may posibilidad na paliitin ang mga coefficient sa zero samantalang ang L2 ay may posibilidad na paliitin ang mga coefficient nang pantay-pantay. Samakatuwid, ang L1 ay kapaki-pakinabang para sa pagpili ng tampok, dahil maaari nating i-drop ang anumang mga variable na nauugnay sa mga coefficient na napupunta sa zero. Ang L2, sa kabilang banda, ay kapaki-pakinabang kapag mayroon kang collinear/codependent na mga feature.
Ano ang gamit ng regularization Ano ang L1 at L2 regularization?
Ang
L1 regularization ay nagbibigay ng output sa binary weights mula 0 hanggang 1 para sa mga feature ng modelo at pinagtibay para sa pagpapababa ng bilang ng mga feature sa isang malaking dimensional na dataset. Ang regularization ng L2 ay nagpapakalat ng mga termino ng error sa lahat ng mga timbang na humahantong sa mas tumpak na na-customize na mga panghuling modelo.
Ano ang mga pagkakaiba sa pagitan ng L1 at L2 na regularisasyon?
Ang pangunahing intuitive na pagkakaiba sa pagitan ng L1 at L2 regularization ay ang L1 regularization ay sumusubok na tantyahin ang median ng data habang ang L2 regularization ay sumusubok na tantyahin ang mean ng data upang maiwasan ang overfitting. … Ang halagang iyon ay magiging median din ng pamamahagi ng data sa matematika.
Ano ang regularisasyon ng L1 at L2 sa malalim na pag-aaral?
Ang
L2 regularization ay kilala rin bilang weight decay dahil pinipilit nito ang mga weight na bulok patungo sa zero (ngunit hindi eksaktong zero). Sa L1, mayroon kaming: Dito, pinarusahan namin ang ganap na halaga ng mga timbang. Hindi tulad ng L2, ang mga timbang ay maaaring mabawasan sa zero dito. Samakatuwid, ito ay lubhang kapaki-pakinabang kapag sinusubukan naming i-compressang aming modelo.
Paano gumagana ang regularization ng L1 at L2?
Ang isang modelo ng regression na gumagamit ng L1 regularization technique ay tinatawag na Lasso Regression at ang modelo na gumagamit ng L2 ay tinatawag na Ridge Regression. Ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng dalawang ito ay ang termino ng parusa. Ang ridge regression ay nagdaragdag ng "squared magnitude" ng coefficient bilang termino ng parusa sa loss function.
Inirerekumendang:
Kailan gagamit ng nunc pro tunc?
Ang Nunc pro tunc ay isang pariralang ginagamit sa isang utos o paghatol kapag nais ng hukuman na maging epektibo ang utos o hatol mula sa isang petsa sa nakaraan kaysa sa petsa ang paghatol o utos ay ipinasok sa rekord ng hukuman. Ano ang isang nunc pro tunc agreement?
Kailan gagamit ng mga collocation?
Ang kolokasyon ay dalawang salita na pinagsama-sama natin bilang isang set na parirala. Halimbawa, sinasabi natin ang isang "matangkad na gusali" sa halip na isang "mataas na gusali". Gumagamit kami ng mga collocation lahat ng oras sa English, kaya ang pag-aaral at paggamit ng mga ito ay gagawing mas natural ang iyong tunog.
Kailan gagamit ng whipstitch?
Ang whip stitch ay kadalasang ginagamit sa applique making, pagsasara sa gilid ng mga unan at cushions, hemming jeans, pagsasama-sama ng mga crocheted amigurumi na laruan habang gumagawa ito ng maayos na tahi, at sa leather lacing bilang pandekorasyon na tahi sa mga leather na kasuotan at accessories.
Kailan gagamit ng polyacrylamide at kailan agarose?
Ang mga agarose gel ay ginagamit kasama ng DNA, dahil sa mas malaking sukat ng mga biomolecules (Ang mga fragment ng DNA ay kadalasang libu-libong kDa). Para sa mga protein gel, ang polyacrylamide ay nagbibigay ng good resolution, dahil ang mas maliit na sukat (50 kDa ang karaniwan) ay mas angkop para sa mas mahigpit na intermolecular gaps ng gel.
Paano gumagana ang l1 regularization?
Mga Tuntunin ng Parusa Gumagana ang Regularization sa pamamagitan ng pagkiling ng data sa mga partikular na halaga (gaya ng maliliit na halaga na malapit sa zero). … L1 regularization nagdaragdag ng L1 na parusa na katumbas ng absolute value ng magnitude ng coefficients.
