정기화 기술은 과잉을 방지하고 모델의 일반화를 개선하기 위해 기계 학습에 필수적입니다. 이 문서는 모델 매개 변수에 제약 또는 처벌을 추가하여 학습 프로세스를 수정합니다. 이 문서는 정기화 뒤에 이론을 탐구하고 계산을 수행하는 방법, 그리고 구현을위한 모범 사례.

정기화의 이론적 기초

정기화는 복잡한 모델을 뚫는 손실 기능으로 추가 용어를 소개합니다. 일반적인 방법은 큰 무게를 갖는 sparsity 및 L2 정규화를 격려하는 L1 정규화와 L2 일반화가 포함되어 있습니다. 이 기술은 균형 모델 적합과 복잡성을 돕습니다.

계산 및 구현

정규화된 손실 기능은 본래 손실에 형평한 기간을 추가하는 것을 포함합니다. 예를 들면, L2는 정규화된 손실 기능입니다:

Losss = Original Loss + λ *|무게|]2]]]

λ는 일정화 매개 변수가 공산 강도를 제어하는 것입니다. gradient descent와 같은 최적화 알고리즘은 이러한 처벌, 과잉 무게를 포함하도록 적응됩니다.

정기화를위한 모범 사례

λ 값은 λ 값이 가장 중요합니다. λ 값은 λ 값이 가장 중요합니다. λ 값은 λ 값이 가장 적합한 기능과 같은 다른 기술과 결합되어야합니다.