Машинное обучение: методы регуляризации Как не допустить, чтобы нейронная сеть стала настолько хорошей, что стала плохой. Достаточно сложная нейронная сеть может дать ~ 100% точность данных, на которых она была обучена, но значительную ошибку на незнакомых/проверочных данных. Когда это происходит, сеть подгоняет обучающие данные. Это означает, что он делает прогнозы, которые слишком сильно привязаны к функциям, которые он изучил при обучении, но которые не обязательно коррелируют..

Регуляризация — это набор методов, используемых в машинном обучении для предотвращения переобучения модели обучающим данным. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и изучает шум в обучающих данных, что приводит к снижению производительности на новых, невидимых данных. Регуляризация — одна из важнейших концепций машинного обучения. Регуляризация в машинном обучении предотвращает переоснащение модели. Это в основном уменьшает или упорядочивает коэффициент признаков до нуля...

Переобучение — распространенный и неприятный сценарий в моделировании машинного обучения. Итак, что такое переобучение? Вы не даете своей модели достаточно места для гибкого обучения на данных, которые вы передаете. Другими словами, ваша модель умеет прийти к выводу, даже если этот вывод на самом деле не отражает реальность, лежащую в основе данных. Модель переобучения становится настолько специализированной в подгонке обучающих данных, что ей трудно адаптироваться к новым, невидимым..

Одной из ключевых проблем, с которой сталкивается каждая модель машинного обучения, является проблема переобучения. Так что же такое переоснащение и как его свести к минимуму? Что такое регуляризация? К концу статьи вы разберетесь с этими понятиями. Чтобы понять эти концепции, нам нужно будет ответить на следующие вопросы. Что такое переоснащение? Что такое регуляризация? Типы регуляризации 1. Что такое переоснащение? Переобучение происходит, когда модель изучает детали и..

Персептрон, оптимизация, регуляризация, потеря шарнира, граница поля, SVM Это мои учебные заметки о двух дискриминативных подходах к построению линейных классификаторов. Настройка проблемы Использование Perceptron для поиска линейного классификатора Линейная классификация как задача оптимизации Примечание. Я использую цитаты для контента, который имеет отношение к делу, но не является ключевым для основной части. Это больше похоже на заметку для себя. Как показано ниже -..